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Déroulement > Programme
Programme
D’une durée de 3 jours, la formation est décomposée en :
- un accueil informel dès le dimanche soir par un cocktail brise-glace ;
- deux premières journées, réparties en fonction des actions de recherche impliquées (cf. tableau ci-dessous) ;
- une troisième journée qui aura lieu en parallèle des ateliers de SAGEO’2025, sous forme d’ateliers, ouverte l’après-midi aux personnes inscrites aux ateliers de la conférence ; cela sera l’occasion de présenter/confronter les avancées méthodologiques sur la question du fil rouge éclairée par les quatre thématiques et de faire un lien entre l’école thématique et SAGEO qui suivra en fin de semaine.
En fin de soirée, un cocktail d'accueil des participant.e.s à SAGEO2025 est prévu auquel seront conviés les participants de l'école.
| Jour | Matin | Après-midi | Fin d’après-midi | ||
| Lundi 19 mai | Introduction sur la robustesse en analyse spatiale |
9h-10h30 Cours introductif |
Traitement robuste des données mobiles volontaires |
14h-15h30 Cours introductif |
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| 11h-12h30 TD sur des indicateurs (spatiaux) de robustesse |
16h-17h30 TD sur le traitement de données mobiles volontaires |
Produsage OSM à Avignon (patrimoine historique) | |||
| Mardi 20 mai | Introduction à l'étude du climat urbain sous l'angle de la géomatique et de la robustesse | 9h-10h30 Cours introductif |
Géovisualiser pour explorer la robustesse des données, explorer la robustesse des géovisualisations |
14h-15h30 Cours introductif |
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| 11h-12h30 TD sur la mesure du climat sur la ville |
16h-17h30 TD sur les outils cartographiques exploratoires |
Hackathon | |||
| Mercredi 21 mai | Tous | 9h-12h30 Groupes autonomes avec animateurs, en ateliers méthodologiques parallèles |
Tous | 14h-17h Présentation des groupes, discussion et synthèse |
Bilan de la formation, suite... |
Contenu de la formation
Fil rouge sur les trois jours :
Construction progressive des contours de la "robustesse" en sciences de l'information géographique, à travers :
- les pratiques et acceptions des participants
- des définitions et indicateurs proposés par différentes disciplines
- des exemples de mise en pratique (analyse exploratoire spatiale, produsage de données de mobilité, climat urbain, géovisualisation)
Introduction sur la robustesse en analyse spatiale
- Échange sur les définitions propres des participants
- Définitions de la robustesse dans différentes disciplines, en modélisation, statistique...
- Indicateurs de robustesse : courbe d'influence, analyse de sensibilité, estimateurs robustes, efficience statistique, analyse multi-critère par rang
- Pratique sur logiciel exploratoire (R, LispStat) :
- Robustesse des valeurs centrales
- Régression robuste
- Centre géographiques robustes
Traitement robuste des données mobiles volontaires
- Évolution de l'information géographique volontaire en lien avec la robustesse (qualié, hétérogénéité, pérennité, représentativité, accessibilité)
- Protocole de collecte de données, évaluation intrinsèque, extrinsèque, mixte
- Intégration multi-source, appariement
- Qualité de l'information géographique (géométrique, thématique, sémantique, temporelle) et crédibilité des contributeurs
- Exploration pratique du réseau de pistes cyclables d'OSM à partir de l'outil développé (Python, Oracle Virtualbox) par R. Bres dans sa thèse :
- Accès aux données historiques d'OSM
- Construction de snapshots pour évaluer les changements
- Simulations d'itinéraires par permutations de Monte-Carlo
Introduction à l'étude du climat urbain sous l'angle de la géomatique et de la robustesse
- Définition du climat urbain et de son étude : données mobilisées, niveaux de détail, confort thermique...
- Modèles et mesures utilisés, de granularité spatiale variable, processus d'agrégation/désgrégation liés à l'étude du climat
- Imprécisions et incertitudes : grandeurs dans le temps, effet des échelles et du support
- Pratique sur cahiers électroniques Notebooks (Python) :
- Importance du type de maillage et du niveau de détail
- Optimum local/global et choix de seuil de granularité
- Influence de la taille de la maille et des conditions climatiques
Géovisualiser pour explorer la robustesse des données, explorer la robustesse des géovisualisations
- Intérêt et hypothèses de la multi-représentation pour l'exploration
- Enjeux du Modifiable Areal Unit Problem (MAUP) à travers des exemples (gerrymandering), paradoxe de Simpson spatialisé
- Effet des partitions et discrétisations cartographiques et analyse de sensibilité par la cartographie exploratoire et interactive
- Qualification de la robustesse d'une carte, de géovisualisations (biais, seuils, couleurs, variables visuelles, implantations, interface, interactivité, accessibilité...)
- Exploration de données DVF (mutations immobilières, QGIS, R, Python) :
- Effet des échelles et des temporalités
- Impact des représentations cartographiques
| Personnes connectées : 2 | Vie privée | Accessibilité |
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