Notice bibliographique
Résumé
Adoption of non-traditional data sources to augment or replace traditional survey vehicles can reduce respondent burden, provide more timely information for policy makers, and gain insights into the society that may otherwise be hidden or missed through traditional survey vehicles. The use of non-traditional data sources imposes several technological challenges due to the volume, velocity and quality of the data. The lack of applied industry-standard data format is a limiting factor which affects the reception, processing and analysis of these data sources. The adoption of a standardized, cross-language, in-memory data format that is organized for efficient analytic operations on modern hardware as a system of record for all administrative data sources has several implications:
 
 Enables the efficient use of computational resources related to I/O, processing and storage.
 Improves data sharing, management and governance capabilities.
 Increases analyst accessibility to tools, technologies and methods.
 
 Statistics Canada developed a framework for selecting computing architecture models for efficient data processing based on benchmark data pipelines representative of common administrative data processes. The data pipelines demonstrate the benefits of a standardized data format for data management, and the efficient use of computational resources. The data pipelines define the preprocessing requirements, data ingestion, data conversion, and metadata modeling, for integration into a common computing architecture. The integration of a standardized data format into a distributed data processing framework based on container technologies is discussed as a general technique to process large volumes of administrative data.
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 | 0,016 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».