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Enregistrement W1550341078 · doi:10.1111/ropr.12074

Civic Hackathons: Innovation, Procurement, or Civic Engagement?

2014· article· en· W1550341078 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueReview of Policy Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueE-Government and Public Services
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésFraming (construction)LicenseProcurementCivic engagementOpen governmentGovernment (linguistics)Public relationsOpen innovationRaw dataPrivate sectorPublic administrationOpen dataSociologyBusinessPolitical scienceEconomicsMarketingComputer scienceEconomic growthEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract At all levels, governments around the world are moving toward the provision of open data, that is, the direct provision to citizens, the private sector, and other third parties, of raw government datasets, controlled by a relatively permissible license. In tandem with this distribution of open data is the promotion of civic hackathons, or “app contests” by government. The civic hackathon is designed to offer prize money to developers as a way to spur innovative use of open data, more specifically the creation of commercial software applications that deliver services to citizens. Within this context, we propose that the civic hackathon has the potential to act in multiple ways, possibly as a backdoor to the traditional government procurement process, and as a form of civic engagement. We move beyond much of the hype of civic hackathons, critically framing an approach to understanding civic hackathons through these two lenses. Key questions for future research emphasize the emerging, and important, nature of this research path.

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.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,886
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,313
Tête enseignante GPT0,559
Écart entre enseignants0,246 · 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