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Enregistrement W2521987687 · doi:10.1109/obd.2016.19

Open Data Portal - A Technical Enabler to Drive Innovation in Namibia

2016· article· en· W2521987687 sur OpenAlexaboutno aff
Lameck Mbangula Amugongo, Shawulu Hunira Nggada, Jürgen Sieck

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueE-Government and Public Services
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpen dataEnablingVariety (cybernetics)BusinessData accessComputer sciencePublic relationsWorld Wide WebPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Promising a world of endless opportunities, open data is increasingly becoming a global phenomenon, attracting interests from many governments, such as the United States of America, Germany, United Kingdom, Canada and Kenya to mention a few. Furthermore, institutions such as the United Nations, World Bank and the African Development Bank. Seeking ways to harness value from open data, these countries and institutions have established open data portals to serve as technical enablers, easing access to public data and acting as one-stop shop for a wide variety of data ranging from environment, education, health, transportation, geo-location, budget, weather, consumer products and consumer finance. These portals do not only enable citizens to access a wide variety of datasets but through APIs allow citizens to transform the data into innovative applications or solutions that solve local challenges and societal problems, thus, improve quality of life for citizens. Sequel to the possibilities that surrounds open data portal, it will be helpful to have an open data portal in Namibia. Consequently, to bridge the gap between the citizens, data and information, an open data portal becomes necessary. In this paper we provide practical, yet technical insights on how an open data portal we developed will ease access to information and facilitate the development of innovative solutions that will aid communities in solving societal problems in Namibia.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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