Un nouveau méta-modèle pour rapprocher la folksonomie et l'ontologie d'OSM
Anthony Hombiat, Marlène Villanova-Oliver, Jérôme Gensel
Les tags permettent une catégorisation simple et rapide du contenu des plates-formes de crowdsourcing qui inondent la toile. Cette approche est cependant un obstacle majeur pour le partage et la réutilisation de ces grands volumes d'information. En effet, ces ensembles de tags, ou folksonomies, sont des modèles de données beaucoup moins expressifs que les ontologies. Dans cet article, nous proposons un méta-modèle pour rapprocher la folksonomie et l'ontologie OSM afin de mieux exploiter la sémantique des données qui en sont issues, tout en préservant la flexibilité intrinsèque à l'utilisation de tags.
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Analyse territoriale du bien-être avec HyperAtlas
Marlène Villanova-Oliver, Mahfoud Boudis, Anthony Hombiat, Jérôme Gensel, Benoit Le Rubrus
Cet article aborde la problématique de la définition et de l'analyse d'indicateurs associés à la notion de bien-être durable. Nous en présentons tout d'abord le contexte et les enjeux. Ensuite, HyperAtlas, un outil générique d'analyse territoriale multiscalaire que nous avons développé, est confronté à l'existant en matière de solutions logicielles d'analyse territoriale, dont des outils spécifiques aux indicateurs de bien-être. L'objectif est d'identifier les verrous scientifiques et technologiques liés à une évolution d'HyperAtlas vers une version spécialement dédiée à la gestion et à l'analyse multi-échelle de ce type spécifique d'indicateurs.
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Étude Comparative des solutions logicielles pour l'analyse territoriale des indicateurs de bien-être
Anthony Hombiat, Mahfoud Boudis, Marlène Villanova-Oliver, Jérôme Gensel, Benoit Le Rubrus
L'effervescence dans les sciences économiques et sociales autour de l'élaboration d'indicateurs complexes du bien-être, alternatifs aux indicateurs de richesse dits classiques tel que le Produit Intérieur Brut (PIB) par habitant, implique le développement parallèle d'outils pour la construction et la visualisation de ces nouveaux indicateurs. Dans ce document, nous effectuerons une analyse critique des principaux outils actuellement disponibles pour l'analyse d'indicateurs du bien-être.
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Capitalisation de l'information géo-historique dans le cadre de la Directive Inondation, Principes et développements de la Base de Données Historiques sur les Inondations (BDHI)
Marlène Villanova-Oliver, Anthony Hombiat, Cécile Saint-Marc, Paule-Annick Davoine, Jérôme Gensel
La Base de Données Historiques sur les Inondations (BDHI), développée dans le cadre de la Directive Inondation, vise à centraliser les informations documentaires et phénoménologiques relatives aux événements passés. Nous présentons ici la démarche experte qui sous-tend la capitalisation de l'information géo-historique, et le modèle de données qui repose sur une démarche d'archivage historique tout en intégrant une dimension territoriale. Le modèle de données prend en compte la gestion des imprécisions tant sur les aspects spatiaux et temporels que phénoménologiques. La Base de Données est couplée à une interface web qui permet, au moyen de composants cartographiques et temporels, l'intégration et l'exploitation des données.
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