National Spatial Data Clearinghouses: Worldwide development and impact
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
However, the national clearinghouse differs due to the fact that it is embedded in the National SDI.In April 2005, 83 national clearinghouses were established on the Internet.A few examples of current national clearinghouses are: MIDAS (MetaInformacni Databazovy System), Czech Republic; geodata-info.dk,Denmark; India NSDI Portal, India; Spatial Data Catalogue, Malawi; Russian GIS Resources, Russia; Geocat.ch,Switzerland; and the Clearinghouse Nacional de Datos Geograficos del Uruguay, Uruguay.Those listed, share the same objective, that of discovering and accessing spatial data, through the available metadata.National clearinghouses are evolving worldwide.These developments have contributed to the realisation of national SDIs.A body of literature has been compiled on national experiences (e.g.Spatial Applications Division, Catholic University of Leuven 2003, conference papers of Global Spatial Data Infrastructure Association 2002-2005).So far, the majority of this literature focuses on the technical aspects of clearinghouses, and does not take into account the evolutionary nature of these electronic facilities.It is important to have a longitudinal perspective when establishing and maintaining clearinghouses.A detailed study of developments of all national clearinghouses worldwide could be an appropriate starting point.This could identify the critical factors behind the success or failure of a clearinghouse.In this way, knowledge could be used for the support of future implementation strategies.Factors for consideration could be societal, for instance legal, economic, technological, historical, cultural, demographic, environmental and institutional characteristics of a country, or clearinghouse-internal, such as the network architecture, availability of view services, type of search mechanisms and funding stability.However it is worth noting that, simply consolidating the best practices of a few well-operating national spatial data clearinghouses (Australia, Canada and USA), gives no guarantee of sustainability for other national clearinghouses.Such best practices cannot necessarily be applied equally in other countries
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle