MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2106679139 · doi:10.2902/ijsdir.v4i4.120

Evaluating the socio-economic impact of Geographic Information: A classification of the literature

2008· article· en· W2106679139 sur OpenAlexaffabout
Elisabetta Genovese, Gilles Cotteret, Stéphane Roche, Claude Caron, Rob Feick

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Spatial Data Infrastructures Research, , · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographic Information Systems Studies
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversité de SherbrookeUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDocumentationGovernment (linguistics)CommissionBusinessPublic relationsAccountingMarketingPolitical scienceFinanceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Geographic information (GI) is increasingly important to citizens, businesses and governments in modern societies. Considerable effort has been devoted to developing our understanding how GI affects the information management strategies and practices of individual organizations (GITA, 2006). However, there is an increasing awareness across public and private organizations that more attention has to be paid to assessing the broader economic and socio-economic impacts of GI technologies (European Commission, 2006; Craglia and Nowak, 2006). Given the investments that local, regional, national and supra-national organizations have made in GI and may consider for the future, it is imperative that the return on investments in GI be assessed across all scales. This is particularly relevant as GI is viewed increasingly as an infrastructural element for which investments and benefits must be justified and quantified (Grus, 2007). Although an increasing number of researchers are examining different approaches to evaluating specific GI applications, it is clear that the documentation of business cases and assessment strategies for GI investments is still incomplete (GITA, 2006). The key objective of this paper is to summarize and synthesize some of the current literature related to assessing the value of GI. This review, which was conducted under the auspices of the EcoGeo II project (http://ecogeo.scg.ulaval.ca), is based on an examination of 44 academic, business and government studies. A classification framework was constructed to compare these studies with reference to two key variables: topics and approaches. The studies we analyzed were developed within different public and private organizations and spanned international, national and regional scales. To make the study manageable, we focused particularly on the regional context represented by Canada’s province of Quebec. The results show that the topic of assessing the impacts of GI remains largely embryonic in nature. In particular, we identify the lack of a common vocabulary, no shared understanding concerning exactly which topics should be assessed, a lack of testing for any approaches suggested for evaluation, and often a dearth of concrete answers.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,321 · 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'étudeObservationnel
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

Citations18
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Spatial Data Infrastructures Research, ,Même sujetGeographic Information Systems StudiesTravaux en français237 207