Why the Provenance of Data Matters: Assessing Fitness for Purpose for Environmental Data
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.
Notice bibliographique
Résumé
While ''fitness for purpose'' is the principle universally accepted among scientists as the correct approach to obtaining data of appropriate quality, many scientists or end-users of data are not in a position to specify exactly what quality of data are required for a specific analysis.Agencies that collect environmental observations provide data ''as is'' offering no guarantee or warranty concerning the accuracy of information contained in the data, in particular, no warranty either expressed or implied is made regarding the condition of the ''product'' or its fitness for any particular purpose.While the increasing implementation of ISO 9002 will benefit users in the future, the reality is that many of the existing databases generally contain data that were not gathered with present standards and protocols, or the same methods over the period of record.Usually, long-term records will contain observations that have been made with several different observation techniques, sometimes several locations, and frequently a progression of quality assurance and workup techniques, and these changes may not be well documented.While it is important that hydrometric and climate services focus on capturing data that are fit for their intended purpose, the burden for assessing the actual suitability for use lies entirely with the user.Some general principles for assessing ''fitness for purpose'' are proposed.Re sume : Bien que le principe de l' aptitude a `l'emploi soit universellement accepte parmi les scientifiques en tant qu'approche ade quate pour l'obtention de donne es d'une qualite approprie e, de nombreux scientifiques ou utilisateurs finaux de donne es ne sont pas en mesure de pre ciser avec exactitude quelle qualite de donne es s'ave `re ne cessaire pour une analyse spe cifique.Les organismes qui recueillent des observations environnementales fournissent les donne es telles quelles sans aucune garantie quant a `l'exactitude de l'information qu'elles renferment.En particulier, aucune garantie, explicite ou tacite, n'est offerte quant a `l'e tat du produit ou quant a `son aptitude a `un emploi particulier.Me me si la mise en aeuvre croissante de la norme ISO 9002 avantagera les utilisateurs a l'avenir, le fait est que bon nombre des bases de donne es existantes contiennent en ge ne ral des donne es
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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