MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W144649894 · doi:10.32920/ryerson.14639082

Understanding the Benefits of Broadband: Insights for a Broadband Enabled Ontario

2021· preprint· en· W144649894 sur OpenAlexafffundabout
Catherine A. Middleton

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueICT Impact and Policies
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaEconomic Development AdministrationIndustry CanadaEuropean CommissionU.S. Department of Commerce
Mots-clésBroadbandEnablingBusinessBroadband networksBeneficiaryTelecommunicationsProductivityIndustrial organizationEconomic growthEconomicsComputer scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reviews the international literature on broadband network developments and assesses the claims of social and economic benefits attributed to broadband initiatives. The paper reveals a current disconnect between societal level goals for increased citizen participation in the knowledge economy, and individual broadband usage that is centred around communication and entertainment activities. The paper points to the crucial, and often overlooked role that communal level broadband initiatives can play in extending services to citizens, and in improving interactions between governments and their constituents. It is noted that the clearest beneficiary of global broadband deployments is the commercial sector. Although broadband technologies are being widely adopted by consumers, and heavily promoted by governments, it is observed that their impacts to date are subtle, rather than spectacular. It is difficult to identify a set of applications or services that would be essential to a broadband enabled Ontario, but given the perceived importance of broadband as an enabler of competitiveness and productivity, it appears that an agenda to increase broadband capacity and services in Ontario is a reasonable one. The paper concludes by presenting a number of issues to be considered in the development of a strategic vision and agenda for ‘broadband enabling’ the Ontario economy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,553
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetICT Impact and PoliciesTravaux en français237 207