FOUNDATION OF SUCCESS: EVALUATING THE ARCTIC-SDI
Notice bibliographique
Résumé
The Arctic covers 30 million km2 which encompasses eight countries and has a population of over 4 million people. With datasets produced by private and public stakeholders all over the world and noted gaps in data for many parts of the region, there is an opportunity to collaborate and create a unified Spatial Data Infrastructure (SDI) for the Arctic. This research identified the criteria for evaluating the long-term efficacy of the Arctic-SDI; development of the tool early in the SDI development (4th year of operations), meant that we could apply the assessment tool to inform next-stage planning. In this short-term evaluation, half the countries were found to be strong contributors, more-or-less equally contributing in terms of deliverables, resources and leadership to the Arctic-SDI. Half the countries contributed noticeable less due to inability to meet deliverables in a timely and useful manner, less participation in working groups and little or no resource contributions. Semi-structured interviews were also conducted to obtain internal participant view of the Arctic-SDI collaboration success and shortcomings. The interviewees identified opportunities, limitations and risks that they perceived as internal participants of the Arctic-SDI. Most of the issues associated with opportunities, limitations and risks could be cross-validated with the external matrix themes of resource, deliverable and participation; however, the importance of communications was strongly emphasized in the interviews and not represented in the external evaluation matrix developed from SDI-evaluation literature. The completion of both the external (matrix) and internal (interviews) evaluations led to the multi-view framework that can be used to assess the long-term potential of the Arctic-SDI. The evaluation tool can also be used for defining tasks and clarity of responsibilities for the next 5-year MoU (2019-2024) and/or to assess the Arctic-SDI to identify challenges and mitigation measures that would assist in longevity. This tool can also be used for other regional SDIs to define MoUs and assess the potential for success.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».