Notice bibliographique
Résumé
Building on Statistics Canada’s <em>metadata-driven </em>architectural<em> </em>principle and metadata strategy themes: <em>drive, make available, structure</em> and <em>manage</em>, Picasso is an enterprise solution for statistical data and metadata management. Automated business rules will ensure metadata is gathered uniformly, adhering to common architecture, governance and policy instruments. Picasso, a three-year project launched in 2015, replaces local solutions with a hub for managing metadata for all surveys, administrative files and record linkage projects; a data service centre function for all ‘fit for use’ data files; and enterprise search and discovery using metadata to facilitate reuse of information. New tools and components include a metadata designer with an entity lifecycle management and registration process. The solution architecture is based on a hybrid relational/semantic graph (RDF) core registry and repository with a data model driven by standard vocabularies, e.g. SKOS/XKOS, PROV-O, and reference models, e.g. GSIM, DDI 4 and SDMX. Picasso component and external systems interact with the RDF core via a Data Access Layer and Entity Services to access metadata entities via Common Information Exchange Models. Standard vocabularies and models ensure efficient information exchange internally and to external users through the Agency’s website and Research Data Centres.
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 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 | 0,001 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,148 | 0,063 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».