Notice bibliographique
Résumé
The evolution of the Information Age, in Canada, has meant an unheralded parallel social evolution — the development of a class structure, if you will, that is tied to data accessibility. While other countries have made data freely available for use by industry, education and the public, Canada has opted to follow a restrictive data policy under which data are essentially available to a select few — those who can afford the prices. While anyone can purchase the data, not everyone can pay the price . The implications of this in our society are immense and are felt throughout our social structures. One obvious example of this is the lack of quality, high‐resolution Canadian data freely available for use in the Canadian education system, particularly in the university classes in which students today are usually introduced to GIS, visualization and data interpretation. Our students have data to work with, but often they are the freely available American data. They learn from examples derived in the mountains of Wyoming or the forests of Washington . How did this Canadian data restriction happen? In this paper, the evolution of GIS classicism is explored through examination of the evolution in Canada of GIS itself. The data situation elsewhere in the world is reviewed, the feasibility of ‘freeing’ data is discussed and a call for a radical change in the way data/information are handled in Canada is presented .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».