MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2181680766 · doi:10.3217/jucs-020-11-1564

A Model to Guide the Open Government Data Implementation in Public Agencies

2014· article· en· W2181680766 sur OpenAlex

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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueData Quality and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésOpen governmentOpen dataComputer scienceCapability Maturity ModelMaturity (psychological)Government (linguistics)Open sourceLatin AmericansData scienceSimple (philosophy)Knowledge managementProcess managementWorld Wide WebPolitical scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a model to diagnose maturity and capabilities of Public Agencies (PAs) in pursuing the open data principles and practices. The open data maturity model, called OD-MM, was piloted in ten PAs from three Latin American countries, validating in this way the web tool that operationalizes the model. This web tool is a valuable diagnostic tool for PA's, since it shows all weaknesses and provides the instrument (a roadmap) to progress in the implementation of open data. We also propose a guide to implement open data in PAs. This guide is the result of the OD-MM application in Latin American PAs. The guide is simple and orients decision makers so that PAs following the actions of the guide can see their improved capacities when facing a diagnosis of their institutional maturity in the implementation of open data.

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 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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesScience ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0090,018
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,006

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 Opus0,476
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,028 · 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