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Enregistrement W2946547352 · doi:10.17649/tet.33.2.3173

Okos, innovatív vagy mindkettő? Az Innováció Európai Fővárosa (iCapital) versenyek eddigi tapasztalatai

2019· article· hu· W2946547352 sur OpenAlexaff
Viktória Józsa

Notice bibliographique

RevueTér és Társadalom · 2019
Typearticle
Languehu
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHungarian Social, Economic and Educational Studies
Établissements canadiensNordion (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForestryHumanitiesArtGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Az Innováció Európai Fővárosa versenyt pilot jelleggel 2014-ben indították útjára, célja a legjobb városi innovációs ökoszisztémák kiválasztása és támogatása.Az Európai Unió iCapital díja elismeri és jutalmazza a városok egyedülálló hozzájárulását az európai jóléthez, kiemelve a helyi közigazgatás fontosságát a társadalmi gazdagság elérésében.Az eddigi innovációs fővárosok -Athén (2018), Párizs (2017), Amszterdam (2016) és Barcelona (2014) -olyan innovatív megközelítéseket követnek, amelyek a városokat az önrendelkezés, fenntarthatóság, körkörösség, rugalmasság és okosság terén egyaránt fejlesztik.Ezeken túl a díj támogatja a helyi önkormányzatok új megoldásokat alkalmazó kezdeményezéseit, amelyek célja a hatékonyabb együttműködés.A pályázati feltételek alapján több mint 900 város jogosult a versenyben való részvételre az Európai Unió és a Horizont 2020 programhoz társult országok területéről.Az elmúlt években összesen 150 értékelhető pályázat érkezett be, amelyek között volt néhány újra benyújtott pályázat is.Az éles nemzetközi versenyben -hasonlóképpen más, közvetlenül az Európai Bizottság szintjén kezelt lehetőségekhez -a közép-és kelet-európai (kiemelten a visegrádi) országok részvételi aránya relatíve alacsony.Egyre erősödik azonban a Horizont 2020 programhoz társult országok aktivitása.A 2018. évi (legutóbbi) pályázati körben 16 országból 27 versenypályázat érkezett be, amelyek közül 26 volt értékelhető.Az EU13 (újonnan csatlakozott) országokból a pályázatok kevesebb mint 10%-a

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0120,003
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,252 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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