論文の概要: TEMPLAR Wales: A georeferenced environmental and toponymic dataset of Welsh settlements
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.26970v1
- Date: Thu, 27 Aug 2026 11:14:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-28 16:30:58.367864
- Title: TEMPLAR Wales: A georeferenced environmental and toponymic dataset of Welsh settlements
- Title(参考訳): TEMPLAR Wales: ウェールズ集落の環境・トポノミックデータセット
- Abstract要約: TEMPLAR ウェールズ (TEMPLAR Wales) は、ウェールズ全土で3,757件の入植記録を持つ地球環境トポニーミーデータセットである。
この資源は再現可能な定住枠と決定論的語彙スクリーニングと居住レベルの環境特性を結びつけている。
1,294の集落にまたがる1,350の語彙検出が含まれており、ウェールズの地名24の凍った登録簿から生成された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Place names provide persistent records of how landscapes have been described and organised, but their quantitative reuse requires explicit separation between mapped places, lexical annotations and environmental measurements. TEMPLAR Wales is a georeferenced environmental-toponymy dataset comprising 3,757 settlement records across Wales. The resource links a reproducible settlement frame to deterministic lexical screening and settlement-level environmental attributes through stable identifiers. It contains 1,350 lexical detections across 1,294 settlements, generated from a frozen registry of 24 Welsh place-name elements, while retaining exact- and prefix-token matches and their provenance separately. Environmental attributes describe river and coastal proximity, elevation and local terrain context at multiple spatial scales, land cover and neighbourhood woody cover, with parallel terrain measurements derived from independent elevation products. The dataset is distributed as four relational tables accompanied by a field-level data dictionary, source-provenance register and licensing metadata. Technical validation confirms relational integrity, deterministic lexical reconstruction, documented environmental coverage, strong agreement between independent terrain sources and reproducible reconstruction of the frozen release. TEMPLAR Wales provides a reusable foundation for research in toponymy, linguistic geography, historical and environmental landscape studies, GIS and spatial data analysis without treating computational lexical detections as verified etymologies or contemporary environmental measurements as historical landscape reconstructions.
- Abstract(参考訳): 地名は、ランドスケープがどのように記述され、組織化されたかの永続的な記録を提供するが、その量的再利用には、地図化された場所、語彙的アノテーション、環境測定を明確に分離する必要がある。
TEMPLAR ウェールズ (TEMPLAR Wales) は、ウェールズ全土で3,757件の入植記録を持つ地球環境トポニーミーデータセットである。
このリソースは、再現可能な解決フレームを、安定した識別子を通して決定論的語彙スクリーニングと解決レベルの環境属性にリンクする。
1,294の集落にまたがる1,350の語彙検出が含まれており、ウェールズの地名24の凍った登録簿から生成された。
環境特性は, 河川と沿岸の近接性, 標高, 地域地形の複数の空間スケール, 土地被覆, 近隣の森林被覆を記述し, 平行な地形測定は独立な標高積から導かれる。
データセットは、フィールドレベルのデータ辞書、ソース保証レジスタ、ライセンスメタデータを伴って、4つのリレーショナルテーブルとして配布される。
技術的検証では、リレーショナル完全性、決定論的語彙再構成、文書化された環境カバレッジ、独立した地形ソース間の強い合意、凍結したリリースの再現可能な再構築が確認されている。
TEMPLAR Walesは、統計学、地理地理学、歴史的および環境景観研究、GIS、空間データ分析の研究のための再利用可能な基盤を提供する。
関連論文リスト
- Terrain signatures in Welsh settlement names [0.0]
3,757のウェールズ人入植地を,凍結したソース監査24要素語彙の枠組みを用いて分析した。
高地名は2kmの周囲に比べて24.4m高い位置を占めていた。
地理的に保持された平均2乗誤差を4.63%削減した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-27T11:24:11Z) - Georeferencing Non-Gazetteered Place Names using Biological Specimen Records [1.9911463513783276]
ニュージーランドのAllan Herbarium(英語版)のデジタルデータを用いて、非ガゼッタ地名(NGP)を識別する。
これらの地名は歴史的、垂直的、あるいは口語的であり、収集時の標本の位置を示すランドマークとして使用された。
異なる検体位置と空間的関係の異なる検体記録間で同じ地名の繰り返し発生を利用して,NGP位置の制約を導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-07T07:15:38Z) - Distributional Open-Ended Evaluation of LLM Cultural Value Alignment Based on Value Codebook [50.10594064510559]
DOVEは、人文テキストとLLM出力を直接比較する分散評価フレームワークである。
DOVEは, ダウンストリームタスクと31.56%の相関を達成し, 高い信頼性を保ちながら, 文化ごとのサンプル500点程度の信頼性を維持した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-16T08:33:10Z) - The Chronicles of RiDiC: Generating Datasets with Controlled Popularity Distribution for Long-form Factuality Evaluation [56.22548620937169]
RiDiCデータセットには、さまざまな人気層にまたがる3つのドメイン(川、自然災害、自動車モデル)から3,000のエンティティが含まれている。
各エンティティには、地理的な場所、英語と中国語の名前、関連する英語と中国語のウィキペディアコンテンツが付属している。
そして、これらをサードパーティのファクトリティーチェッカーを用いて評価し、データセットのエンティティがフロンティアモデルでさえ幻覚を引き起こすことを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-11T01:02:55Z) - Physically Interpretable AlphaEarth Foundation Model Embeddings Enable LLM-Based Land Surface Intelligence [0.0]
環境変数26に対して,Google AlphaEarthの64次元埋め込みを包括的に解析する。
次に、FAISSによる1210万ベクトルの埋め込みデータベース上での検索拡張生成を実装するランドサーフェスインテリジェンスシステムを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-10T22:58:50Z) - Spatial Context Improves the Integration of Text with Remote Sensing for Mapping Environmental Variables [19.670023742796136]
本研究では,空間近傍における航空画像と位置対応テキストを組み合わせたアテンションベースアプローチを提案する。
本モデルは,SWECO25データキューブから環境変数103を推定するタスクに基づいて評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-13T17:27:16Z) - Georeferencing complex relative locality descriptions with large language models [1.9911463513783276]
本稿では,局所性記述を自動的にジオレファレンスする大規模言語モデルの可能性について検討する。
最初に有効なプロンプトパターンを特定し,生物多様性データセット上での量子化低ランク適応(QLoRA)を用いてLLMを微調整した。
われわれのアプローチは、データセットを平均して、半径10km以内のレコードの65%を一定のトレーニングデータとして、既存のベースラインを上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-16T09:27:02Z) - Combining Observational Data and Language for Species Range Estimation [63.65684199946094]
我々は,数百万の市民科学種の観察とウィキペディアのテキスト記述を組み合わせた新しいアプローチを提案する。
我々のフレームワークは、場所、種、テキスト記述を共通空間にマッピングし、テキスト記述からゼロショット範囲の推定を可能にする。
また,本手法は観測データと組み合わせることで,少ないデータでより正確な距離推定を行うことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-14T17:22:55Z) - GeoGLUE: A GeoGraphic Language Understanding Evaluation Benchmark [56.08664336835741]
我々はGeoGLUEと呼ばれるGeoGraphic Language Understanding Evaluationベンチマークを提案する。
オープンソースの地理資源からデータを収集し、6つの自然言語理解タスクを導入する。
我々は,GeoGLUEベンチマークの有効性と意義を示す一般ベースラインの評価実験と解析を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-11T03:21:56Z) - Robust Self-Tuning Data Association for Geo-Referencing Using Lane Markings [44.4879068879732]
本稿では,データアソシエーションにおけるあいまいさを解消するための完全なパイプラインを提案する。
その中核は、測定のエントロピーに応じて探索領域に適応する堅牢な自己調整データアソシエーションである。
ドイツ・カールスルーエ市周辺の都市・農村のシナリオを実データとして評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-28T12:29:39Z) - Jalisco's multiclass land cover analysis and classification using a
novel lightweight convnet with real-world multispectral and relief data [51.715517570634994]
本稿では、LC分類と解析を行うために、新しい軽量(89kパラメータのみ)畳み込みニューラルネットワーク(ConvNet)を提案する。
本研究では,実世界のオープンデータソースを3つ組み合わせて13のチャネルを得る。
組込み分析は、いくつかのクラスにおいて限られたパフォーマンスを期待し、最も類似したクラスをグループ化する機会を与えてくれます。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-26T14:58:51Z) - SIRI: Spatial Relation Induced Network For Spatial Description
Resolution [64.38872296406211]
言語誘導型ローカライゼーションのための新しい関係誘導型ネットワーク(SIRI)を提案する。
提案手法は,80ピクセルの半径で測定した精度で,最先端手法よりも約24%優れていた。
提案手法は,Touchdownと同じ設定で収集した拡張データセットをうまく一般化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-27T14:04:05Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。