MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2903174281 · doi:10.5334/kula.23

Teaching Data Literacy for Civic Engagement: Resources for Data Capture and Organization

2018· article· en· W2903174281 sur OpenAlexvenueno aff
Brandon Locke, Jason A. Heppler

Notice bibliographique

RevueKULA knowledge creation dissemination and preservation studies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiquePrivacy-Preserving Technologies in Data
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDocumentationGovernment (linguistics)LiteracyEvent (particle physics)CurriculumOpen dataPublic relationsReflection (computer programming)Data sciencePolitical scienceWorld Wide WebKnowledge managementComputer scienceSociologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Endangered Data Week emerged in the early months of 2017 as an effort to encourage conversations about government-produced, open data and the many factors that can limit its access. The event offers an internationally-coordinated series of events that includes publicizing the availability of datasets, increasing critical engagement with them, encouraging open data policies at all levels of government, and the fostering of data skills through workshops on curation, documentation and discovery, improved access, and preservation. The reflection provides an outline of the curriculum development happening through Endangered Data Week and encourages others to contribute.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,069
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Science ouverte
Catégories consensuellesScience ouverte
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,570
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,069
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0060,029
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,116
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,303 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueKULA knowledge creation dissemination and preservation studiesMême sujetPrivacy-Preserving Technologies in DataTravaux en français237 207