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Enregistrement W2073778855 · doi:10.3138/cjls.26.3.623

Getting at the Live Archive: On Access to Information Research in Canada

2011· article· en· W2073778855 sur OpenAlexaffabout
Kevin Walby

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Law and Society / Revue Canadienne Droit et Société · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueData Analysis and Archiving
Établissements canadiensKwantlen Polytechnic UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFreedom of informationGovernment (linguistics)BureaucracyPublic relationsPolitical scienceSubject (documents)Right to knowPublic administrationInternet privacyPublic accessBusinessLawComputer sciencePoliticsLibrary science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most of the draft documents, memoranda, communications, and other textual materials amassed by government agencies do not become public record unless efforts are taken to obtain their release. One mechanism for doing so is “access to information” (ATI) or “freedom of information” (FOI) law. Individuals and organizations in Canada have a quasi-constitutional right to request information from federal, provincial, and municipal levels of government. A layer of bureaucracy has been created to handle these requests and manage the disclosure of information, with many organizations having special divisions, coordinators, and associated personnel for this purpose. The vast majority of public organizations are subject to the federal Access to Information Act (ATIA) or the provincial and municipal equivalents. We have been using ATI requests to get at spectrum of internal government texts. At one end of the spectrum, we are seeking what Gary Marx calls “dirty data” produced by policing, national security, and intelligence agencies. Dirty data represent “information which [are] kept secret and whose revelation would be discrediting or costly in terms of various types of sanctioning.” This material can take the form of the quintessential “smoking gun” document, or, more often, a seemingly innocuous trail of records that, upon analysis, can be illuminating. Dirty data are often kept from the public record. At the other end of the disclosure spectrum are those front-stage texts that represent “official discourse,” which are carefully crafted and released to the public according to government messaging campaigns.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil0,897

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,020
Études des sciences et des technologies0,0460,018
Communication savante0,0280,010
Science ouverte0,0050,015
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0350,003

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,268 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations42
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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