Open Data and Evidence-based Socio-economic Policy Research in India: An overview
Notice bibliographique
Résumé
Public entities are one of the main producers of socio-economic data around the world. The Open Government Data (OGD) movement encourages these entities to make their data publicly available in order to improve transparency and accountability, which may lead to good governance. Thus, OGD can promote evidence-based public policy by supporting empirical research through making quality data available. Hence, in this paper we discuss the current status of OGD initiative in India, how its principles are considered and applied by the public authorities, and the feedback of the research community about OGD in India. Les institutions publiques sont parmi les principaux producteurs de données socio-économiques. Le mouvement « Données Gouvernementales ouvertes » les encourage et assiste parfois dans la mise à disposition de leurs données au public, pour améliorer la transparence, ce qui peut conduire à une meilleure gouvernance. Ainsi, les données ouvertes gouvernementales peuvent conduire à de meilleures politiques publiques basées sur leurs résultats en soutenant la recherche par la publication de données de qualité. Ce document traite de la situation des données ouvertes en Inde, leur publication et usage par les institutions publiques et par la communauté de recherche. Las instituciones públicas son los principales productores de datos socio-económicos. El movimiento de " datos gubernamentales abiertos" alienta estas entidades de poner sus datos a disposición del público para mejorar la transparencia, y la gobernanza. Por lo tanto los datos gubernamentales abiertos pueden promover políticas públicas basadas en evidencia, mediante el apoyo a la investigación empírica a través de hacer datos de calidad disponibles. En este trabajo se discute lo que es la realidad de los datos gubernamentales abiertos en la India, cómo sus principios están consideradas y aplicadas por las autoridades públicas y la comunidad de investigación.
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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 | 0,084 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».