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Initiatives for Providing Data and Tools for Research and Education: EuroSDR survey / Bénédicte Bucher (2020)
Titre : Initiatives for Providing Data and Tools for Research and Education: EuroSDR survey Type de document : Rapport Auteurs : Bénédicte Bucher , Auteur ; Markéta Potůčková, Auteur ; Joep Crompvoets, Auteur Editeur : Dublin : European Spatial Data Research EuroSDR Année de publication : 2020 Collection : Survey Report Importance : 22 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] accès aux données localisées
[Termes IGN] apprentissage (cognition)
[Termes IGN] données localisées
[Termes IGN] enquête
[Termes IGN] enseignement secondaire
[Termes IGN] Europe (géographie politique)
[Termes IGN] formation
[Termes IGN] géoportail
[Termes IGN] géosciences
[Termes IGN] gestion de la qualité
[Termes IGN] qualité des données
[Termes IGN] urbanismeRésumé : (auteur) Geographical data and analysis are a key asset in different domains of education, from primary school to high education and life-long learning, and of research like geography, history, urbanism or environmental science, among others. Engaging with these user communities is part of the mission of many EuroSDR members. It is also a precious investment to improve data value and reusability. Firstly, the education community can give relevant feedback on the data usability from their pedagogical perspectives, scientific users can comment on quality documentation as they need to adopt a critical perspective on results obtained with data and students learn to use such complex data before they go into the work force where they may promote their usage. Second, all these users can help data providers investigate the design of new products to answer emerging needs. Three commission chairs of EuroSDR (Commission 4 Information usage, Commission 5 Business models and operations and Commission 6 Knowledge transfer) launched a survey on the provision of data and tools for research and education purposes on 13th May 2019. The objective of the survey was to study existing initiatives in terms of practices and projects at EuroSDR organizations to provide data and tools to pupils, students, teachers, and scientists for research and/or education purposes. A questionnaire was sent to all the delegates of EuroSDR who represent national mapping and cadastral agencies (NMCAs). The respondents were asked to describe their potential initiatives by using a standardized template format, which is in the Annexe 1 of this report. The respondents could describe as many initiatives as relevant for the provision of their data and tools. The deadline was set for 1st July 2019. The answers were compiled and reported in a first draft. As the answer rate was rather low, the draft report was circulated in Spring 2020 again. The first section of this report presents an overview of the results obtained from this survey and the next section presents them more in details using the same structure as the questions of the template. Note de contenu : 1- Introduction
2- Overview of the results obtained to the survey
3- Detailed presentation of results obtained to the surveyNuméro de notice : 25996 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Rapport d'étude technique nature-HAL : Rapport DOI : sans En ligne : http://www.eurosdr.net/publications/survey-report-initiatives-providing-data-and [...] Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96878
Titre : Introduction to data science and machine learning Type de document : Monographie Auteurs : Keshav Sud, Éditeur scientifique ; Pakize Erdogmus, Éditeur scientifique ; Seifedine Kadry, Éditeur scientifique Editeur : London [UK] : IntechOpen Année de publication : 2020 Importance : 236 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-83880-371-1 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] analyse de groupement
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] classification par nuées dynamiques
[Termes IGN] langage à objets
[Termes IGN] logique floue
[Termes IGN] métadonnées
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] Python (langage de programmation)
[Termes IGN] segmentation d'imageRésumé : (éditeur) “Introduction to Data Science and Machine Learning” has been created with the goal to provide beginners seeking to learn about data science, data enthusiasts, and experienced data professionals with a deep understanding of data science application development using open-source programming from start to finish. This book is divided into four sections: the first section contains an introduction to the book, the second covers the field of data science, software development, and open-source based embedded hardware; the third section covers algorithms that are the decision engines for data science applications; and the final section brings together the concepts shared in the first three sections and provides several examples of data science applications. Note de contenu : 1- Introductory chapter: clustering with nature-inspired optimization algorithms
2- Best practices in accelerating the data science process in python
3- Software design for success
4- Embedded systems based on open source platforms
5- The K-means algorithm evolution
6- “Set of strings” framework for big data modeling
7- Investigation of fuzzy inductive modeling method in forecasting problems
8- Segmenting images using hybridization of K-means and fuzzy C-means algorithms
9- The software to the soft target assessment
10- The methodological standard to the assessment of the traffic simulation in real time
11- Augmented post systems: Syntax, semantics, and applications
12- Serialization in object-oriented programming languagesNuméro de notice : 28388 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.5772/intechopen.77469 En ligne : https://doi.org/10.5772/intechopen.77469 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98687 Modelling perceived risks to personal privacy from location disclosure on online social networks / Fatma S. Alrayes in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 1 (January 2020)
[article]
Titre : Modelling perceived risks to personal privacy from location disclosure on online social networks Type de document : Article/Communication Auteurs : Fatma S. Alrayes, Auteur ; A.I. Abdelmoty, Auteur ; B.A. El-Geresy, Auteur ; G. Theodorakopoulos, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 150 - 176 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] accès aux données localisées
[Termes IGN] appariement sémantique
[Termes IGN] données issues des réseaux sociaux
[Termes IGN] échantillonnage (statistique)
[Termes IGN] géolocalisation
[Termes IGN] partage de données localisées
[Termes IGN] protection de la vie privée
[Termes IGN] réseau social
[Termes IGN] vulnérabilitéRésumé : (auteur) As users increasingly rely on online social networks for their communication activities, personal location data processing through such networks poses significant risks to users’ privacy. Location tracks can be mined with other shared information to extract rich personal profiles. To protect users’ privacy, online social networks face the challenge of ensuring transparent communication to users of how their data are processed, and explicitly obtaining users’ informed consent for the use of this data. In this paper, we explore the complex nature of the location disclosure problem and its risks to personal privacy. We evaluate, with an experiment involving 715 participants, the contributing factors to the perception of such risks with scenarios that mimic (a) realistic modes of interaction, where users are not fully aware of the extent of their location-related data being processed, and (b) with devised scenarios that deliberately inform users of the data they are sharing and its visibility to others. The results are used to represent the users’ perception of privacy risks when sharing their location information online and to derive a possible model of privacy risks associated with this sharing behaviour. Such a model can inform the design of privacy-aware online social networks to improve users’ trust and to ensure compliance with legal frameworks for personal privacy. Numéro de notice : A2020-009 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2019.1654109 Date de publication en ligne : 22/08/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2019.1654109 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94390
in International journal of geographical information science IJGIS > vol 34 n° 1 (January 2020) . - pp 150 - 176[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 079-2020011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible
Titre : Qu'est-ce que le travail scientifique des données ? : Big data, little data, no data Type de document : Monographie Auteurs : Christine L. Borgman, Auteur ; Charlotte Matoussowsky, Traducteur Editeur : Marseille : OpenEdition Press Année de publication : 2020 Collection : Encyclopédie numérique Importance : 420 p. ISBN/ISSN/EAN : 979-10-365-6541-0 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Société de l'information
[Termes IGN] accès aux données
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] collecte de données
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] données numériques
[Termes IGN] exhaustivité des données
[Termes IGN] Infrastructure de données
[Termes IGN] métadonnées
[Termes IGN] recherche fondamentale
[Termes IGN] recherche scientifiqueRésumé : (éditeur) Puisant ses analyses et ses exemples dans des champs scientifiques variés, cet ouvrage (dont l’original est paru en 2015 chez MIT Press) offre une étude inédite des utilisations des données au sein des infrastructures de la connaissance – utilisations qui varient largement d’une discipline à l’autre. Bien que le big data ait régulièrement les honneurs de la presse des deux côtés de l’Atlantique, Christine L. Borgman met en évidence qu’il vaut mieux disposer des bonnes données qu’en avoir beaucoup. Elle montre également que les little data peuvent s’avérer aussi précieuses que les big data, et, que, dans bien des cas, il n’y a aucune donnée, parce que les informations pertinentes n’existent pas, sont introuvables ou sont indisponibles… Au travers d’études de cas pratiques issus d’horizons divers, Christine L. Borgman met aussi en lumière que les données n’ont ni valeur ni signification isolément : elles s’inscrivent au sein d’une infrastructure de la connaissance, c’est-à-dire d’un écosystème de personnes, de pratiques, de technologies, d'institutions, d’objets matériels et de relations. Pour l’autrice, gérer les données et les exploiter sur le long terme requiert ainsi des investissements massifs dans ces infrastructures de la connaissance. L’avenir de la recherche, dans un monde en réseau, en dépend. Note de contenu : Préface
I- Données et recherche
II- Études de cas en travail scientifique des données
III- Politiques et pratiques en matière de donnéesNuméro de notice : 25986 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : SOCIETE NUMERIQUE Nature : Monographie DOI : 10.4000/books.oep.14692 En ligne : https://doi.org/10.4000/books.oep.14692 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96741
Titre : Towards SDG 4: trade-offs for geospatial open educational resources Type de document : Article/Communication Auteurs : Serena Coetzee, Auteur ; Victoria Rautenbach, Auteur ; Arzu Çöltekin, Auteur ; Christopher Pettit, Auteur ; Marguerite Madden, Auteur ; Sidonie Christophe , Auteur ; Ochirkhuyag Lkhamjav, Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2020 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 43-B5-2020 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : ISPRS 2020, Commission 5, virtual Congress, Imaging today foreseeing tomorrow 31/08/2020 02/09/2020 Nice (en ligne) France Archives Commission 5 Importance : pp 199 - 205 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
This research was supported by a grant from the 2018 ISPRS Education and Capacity Building Initiatives.Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Formation
[Termes IGN] catalogue de données localisées
[Termes IGN] formation initiale
[Termes IGN] métadonnées
[Termes IGN] métadonnées géographiques
[Termes IGN] ressources documentairesRésumé : (auteur) Through the ISPRS scientific initiative presented in this paper, we aim to make geospatial educational resources available and discoverable to those who teach and those who want to learn. In earlier work, we designed and implemented a prototype catalogue for geospatial educational resources, aimed at a target audience in higher education. The success of search and discovery in any catalogue relies heavily on the metadata that describes catalogue entries. Initial feedback showed that users find it difficult to use some of the metadata elements in the prototype to describe their teaching materials. In order to better understand their difficulties and further refine the metadata for describing educational resources that are used for geospatial purposes specifically, we asked a number of participants to describe geospatial educational resources according to four sets of metadata attributes. This paper presents the results of the study and recommends a set of metadata attributes that are specifically useful for geospatial educational resources. Implementation trade-offs are discussed, e.g., deciding between metadata attributes that are very specific or more generic, and catalogue entries that are immediately available to Web search engines without any quality checks vs. catalogue entries that are moderated by a community of educators before publishing them. By providing metadata about geospatial educational resources, the international geospatial community can contribute to the UN Sustainable Development Goal 4 to ensure inclusive and equitable quality education and to promote lifelong learning opportunities for all. Numéro de notice : C2020-010 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprs-archives-XLIII-B5-2020-199-2020 Date de publication en ligne : 24/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B5-2020-199-2020 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95661 Considering spatiotemporal processes in big data analysis: Insights from remote sensing of land cover and land use / Alexis Comber in Transactions in GIS, Vol 23 n° 5 (October 2019)PermalinkGalileo and QZSS precise orbit and clock determination using new satellite metadata / Xingxing Li in Journal of geodesy, vol 93 n° 8 (August 2019)PermalinkVers une maquette numérique « foncière » ? / Anonyme in Géomatique expert, n° 129 (août - septembre 2019)PermalinkGeographic information metadata : an outlook from the international standardization perspective / Jean Brodeur in ISPRS International journal of geo-information, vol 8 n° 6 (June 2019)PermalinkGeographic space as a living structure for predicting human activities using big data / Bin Jiang in International journal of geographical information science IJGIS, Vol 33 n° 3-4 (March - April 2019)PermalinkA natural language processing and geospatial clustering framework for harvesting local place names from geotagged housing advertisements / Yingjie Hu in International journal of geographical information science IJGIS, Vol 33 n° 3-4 (March - April 2019)PermalinkDiffusion des données de rapportages via des services conformes à la Directive INSPIRE / Marie Stretti (2019)PermalinkRetrieving relevant land cover and land use data to study urban climate change / Bénédicte Bucher (2019)PermalinkWebscraping, bigdata et analyse spatiale de données immobilières : réponse à un projet ESPON au sein de l'UMS RIATE / Marc Lieury (2019)PermalinkUne IDS, oui, mais pour quoi faire ? / Anonyme in Géomatique expert, n° 125 (novembre - décembre 2018)PermalinkSpatial discontinuities, health and mobility - What do the Google's POIs and tweets tell us about Bangkok's (Thailand) structures and spatial dynamics? / Alexandre Cebeillac in Revue internationale de géomatique, vol 28 n° 4 (octobre - décembre 2018)PermalinkExtraction of spatio‐temporal data about historical events from text documents / Susanna Abraham in Transactions in GIS, vol 22 n° 3 (June 2018)PermalinkAre prominent mountains frequently mentioned in text? Exploring the spatial expressiveness of text frequency / Curdin Derungs in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 5-6 (May - June 2018)PermalinkUn modèle pour l’intégration spatiale et temporelle de données géolocalisées / Helbert Arenas in Revue internationale de géomatique, vol 28 n° 2 (avril - juin 2018)PermalinkA novel computational knowledge-base framework for visualization and quantification of geospatial metadata in spatial data infrastructures / Gangothri Rajaram in Geoinformatica, vol 22 n° 2 (April 2018)PermalinkAn approach to measuring semantic relatedness of geographic terminologies using a thesaurus and lexical database sources / Zugang Chen in ISPRS International journal of geo-information, vol 7 n° 3 (March 2018)PermalinkGenerating vague neighbourhoods through data mining of passive web data / Paul Brindley in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 3-4 (March - April 2018)PermalinkGeographic information retrieval method for geography mark-up language data / Caili Fang in ISPRS International journal of geo-information, vol 7 n° 3 (March 2018)PermalinkQuelle cohérence nationale des données géographiques des schémas régionaux de cohérence écologiques / Dominique Andrieu in Cartes & Géomatique, n° 235-236 (mars - juin 2018)PermalinkSimilarity measurement of metadata of geospatial data : an artificial neural network approach / Zugang Chen in ISPRS International journal of geo-information, vol 7 n° 3 (March 2018)Permalink