Data sharing strategy for participatory modeling in an open web environment ———–Introduction——————————- 1.参与式建模很重要 参与式建模将协同多领域建模者，多领域建模者交流观点、讨论建模方法，对于综合多学科知识，解决复杂地理问题十分有意义。
2.在参与式的背景下，数据共享很重要
为什么数据共享很重要？ 打破学科、领域鸿沟， 数据集复用， 为复杂综合地理问题的求解，集成建模及模拟的 综合数据集 需求
3.数据共享的方式有哪些
服务化共享
文件型方式
信息流型方式
*数据索引共享
处理方法（重构、映射、抽取、装配）共享
可视化共享
4.参与式建模的 特别需求 是什么
特别需求：
从建模参与者来说：
1.不同建模参与者对于分布式存储的数据按需、动态获取需求，
2.本地数据的分享需求，这个分享是由数据所有者按一定权限的分享.
3.对协同建模过程中的数据的预处理、后处理以及可视化需求
从模型来说：
在协同建模时，不需要繁复的数据集中准备工作，不同学科建模者只需就地共享数据，便于建模参与者按需获取数据，进行建模过程，解决复杂地理问题。
对参与式环境的贡献：分享
不同（领域、专业、学科）建模者 的 协作建模
数据模板（参与式协作建模 时遇到的 数据多源异构问题）
数据本身的需求（文件，信息流），（参与式协作建模 时 不同建模者对 文件数据或信息流 数据的 直接、间接、复用、交叉提取）
数据处理方法（参与式协作建模 时 对数据的重构、映射、抽取、装配等方法的复用）
数据可视化（参与式协作建模 时 对数据可视化的 查看、分享、操作）
5.现有方法不能满足，如何满足
多源异构：统一数据视图
数据互操作：udx 映射重构
可视化 6.传统集中式数据准备工作的不足之处
不支持协同、动态的数据处理，安全性较低，系统开销大
6.本文提出的方法是什么
- 核心方法
不同于以往集中式的数据存储，多学科模型数据存储在分布于网络中的多台主机中进行就地共享。
在参与式建模背景下，依据不同的建模需求，按需获取网络节点上的数据资源。
各学科数据提供者就地共享本地数据资源，不再进行集中式上传下载，数据需求者直接与网络空间中不同的数据提供者进行数据交互，解决建模过程中的具体数据需求。
- 具体实现
在泛在信息共享的背景下，应对地理信息地理建模领域的数据共享需求，提出以数据模板的概念为中心，将多源异构的数据本身、数据可视化方案（数据截图）、数据处理方法（基于udx的数据重构、映射、抽取、装配等）进行串联，实现对多元异构数据的文件型和信息型的数据共享、静态可视化及编辑处理等系列操作。
-
开源web系统作为验证方式
以志愿者地理信息为理念，以参与式协作解决复杂地理问题为引导，开发出一套具有web系统进行方法验证。
7.文章结构 ————Basic Idea——————————– 1.数据共享整体策略 –>网络结构（主动与被动） –>共享的层次 ————Detailed methods————————– 1.容器化的策略
2.共享策略 2.1文件层共享 2.2信息层共享 2.3表现层共享
3.数据模板
————Experiments————————– 1.Web Platform web平台以大师兄的那张图为纲要进行初步的开发
2.Case study 案例, 初步设想用GeoDetector进行，不同领域的建模者就地共享各影响因子数据，进行参与式建模。 医学领域提供医学疾病数据，经济领域提供经济数据，地理领域提供地形数据 ————Conclusions————————–
1.summary 2.future work
8.文章大纲
Participant-oriented in situ sharing method of data for collaborative modeling
1.Introduction
1.1 the significance of collaborative modeling
1.2 the needs of data sharing in collaborative modeling
1.2.1 needs of distributed data acquiring on demand and dynamically
1.2.2 needs of local data sharing under control
1.2.3 needs of data pre/post-processing and visiualization
1.3 disadvantages of current methods for those needs (enough quotes)
1.4 this article meet what needs
2.Basic Concept
2.1 Distributed data maintain
2.2 Sharing under control and acquiring on demand dynamiclly
2.3 Different levels of in situ sharing
3.Details of the distributed in situ sharing of data
3.1. Network solutions
3.2. File level
3.3. Information level
3.4. Presentation level
4.Experiment
Web Platform
In situ sharing case in a specific collaborative modeling
(eg:GeoDetector)
5.Conclusion and future work
Solved the current problems or not
6.Acknowledgments
