MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1931789124 · doi:10.3968/j.css.1923669720120805.zt0608

Reuse of Public Sectors Information in US: Challenges and Strategies to Information Resource Management

2012· article· en· W1931789124 sur OpenAlexvenueno aff
Hongyan Yang, Mingdi Cao

Notice bibliographique

RevueCanadian social science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueE-Government and Public Services
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReusePublic sectorBusinessResource (disambiguation)Knowledge managementHuman resource management systemResource management (computing)Key (lock)Information systemComputer scienceHuman resource managementComputer securityEconomicsPolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The author investigated all the case lawsinvolved in reuse of US public sectors information in the LexisNexis Database from 1967-2009. Through qualitative and quantitative analysis of these cases, key challenges brought by information reuse to public sectors’ information resource management and services, and their coping strategies were concluded. By analyzing processes and outcomes of court decision for the cases, the author hold that US encourage reuse of public sector information as possible as they can by improving information resource management and services in public sectors, , which acquires more advatages than disadvantages and provide valuable experience and lessons; in information age, public administration is developing to “administration based on information resource”, requiring public sectors to emphasize “view of information resource”. Key words: Public sectori information; Information resource management; Reuse; Value-added exploitation; Information services

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)0,002
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,679
Score d'incertitude au seuil0,970

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,007
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian social scienceMême sujetE-Government and Public ServicesTravaux en français237 207