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Enregistrement W1963444765 · doi:10.1163/2210-7975_hrd-0148-2015042

The Future of Knowledge Sharing in a Digital Age: Exploring Impacts and Policy Implications for Development

2018· dataset· en· W1963444765 sur OpenAlexfundno aff
Jon Gregson, John M. Brownlee, Rachel Playforth, Nason Bimbe

Notice bibliographique

RevueHuman Rights Documents online · 2018
Typedataset
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueICT in Developing Communities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNew Partnership for Africa's DevelopmentInternational Development Research CentreUnited Nations Development ProgrammeCorporación Ecuatoriana para el Desarrollo de la Investigación y la AcademiaDepartment for International DevelopmentConsortium of International Agricultural Research CentersGovernment of the United Kingdom
Mots-clésIntermediaryGovernment (linguistics)Public relationsFutures studiesPoliticsKnowledge sharingPolitical scienceDiversity (politics)Digital divideSet (abstract data type)BusinessKnowledge managementInformation and Communications TechnologyInternet privacyMarketingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We live in a Digital Age that gives us instant access to information at greater and greater volumes. The rapid growth of digital content and tools is already changing how we create, consume and distribute knowledge. Even though globally participation in the Digital Age remains uneven, more and more people are accessing and contributing digital content every day. Over the next 15 years, developing countries are likely to experience sweeping changes in how states and societies engage with knowledge. These changes hold the potential to improve people’s lives by making information more available, increasing avenues for political and economic engagement, and making government more transparent and responsive. But they also carry dangers of a growing knowledge divide influenced by technology access, threats to privacy, and the potential loss of diversity of knowledge. Our research sets out with a 15-year horizon to look at the possible ways in which digital technologies might contribute to or damage development agendas, and how development practitioners and policymakers might best respond.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,162

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,003

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,291 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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