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Enregistrement W2520322156 · doi:10.1111/ropr.12188

Open Data for Science, Policy, and the Public Good

2016· article· en· W2520322156 sur OpenAlexaff
Creso M. Sá, Julieta Grieco

Notice bibliographique

RevueReview of Policy Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueResearch Data Management Practices
Établissements canadiensCentre for Social Innovation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpen dataTransparency (behavior)Open governmentAccountabilityOpen sciencePublic policyPolitical scienceDemocracyPublic administrationGovernment (linguistics)Science policyOpen researchSpace (punctuation)Public relationsPublic participationPoliticsComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Supporters of open data believe that free and complete access to research data is beneficial for science, public policy, and society. In environmental science and policy, open data systems can enable relevant research and inform evidence‐based governmental decisions. This article examines the unlikely case of Brazil's National Institute for Space Research's transition toward an open data model. Considering Brazil's young democracy, incipient practice of government transparency and accountability, and lacking a tradition of science‐policy dialogue, this case is a striking example of how open data can support public debate by making information about forest cover widely available. The case shows the benefits and challenges of developing such open data systems, and highlights the various forms of accessibility involved in making data available to the public.

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)0,073
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,083
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
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 enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,388

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0730,083
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,012
Études des sciences et des technologies0,0060,042
Communication savante0,0230,024
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0110,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,572
Tête enseignante GPT0,610
Écart entre enseignants0,038 · 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.

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

Citations49
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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