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Enregistrement W2336952004 · doi:10.5325/jinfopoli.4.2014.0250

Making Information Technologies Work at the End of the Road

2014· article· en· W2336952004 sur OpenAlexaffabout
Rob McMahon, Michael Gurstein, Brian Beaton, Susan O’Donnell, Tim Whiteduck

Notice bibliographique

RevueJournal of Information Policy · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueE-Government and Public Services
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessWork (physics)Bridging (networking)Government (linguistics)Universal serviceService providerLast mile (transportation)PoliticsPublic relationsContext (archaeology)Service (business)TelecommunicationsPublic administrationMarketingMilePolitical scienceComputer securityEngineeringComputer scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Remote and rural areas face many challenges, including the provision of telecommunications services. Regardless of universal service policies or other political promises, rural communities can be deemed unprofitable by service providers while government assistance is managed by faraway regulators who lack understanding of the affected communities and citizens. The authors assess these challenges in the context of the First Nations of Canada, via a decentralized “First Mile” framework. They find that these remote communities are capable of local innovation and can collaborate with intermediary organizations to build digital infrastructures, by bridging the gap between the public and private sectors.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0080,024
Communication savante0,0380,055
Science ouverte0,0030,013
Intégrité de la recherche0,0130,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,011

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,279 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations26
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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