Evaluating the Arctic SDI: An Assessment of the Foundations needed for Success
Notice bibliographique
Résumé
The Arctic encompasses eight countries and has a population of over four 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 a set of criteria for evaluating the long-term efficacy of the Arctic SDI from an organizational perspective and not from a user’s perspective. Through the external assessment, half of the countries were found to be strong contributors - almost equally contributing in terms of deliverables, resources and leadership to the Arctic SDI. These three themes developed based on a critical evaluation of the existing SDI literature. While the other half countries contributed noticeably less - due to a lack of deliverables, less participation in working groups or little or no resource contributions. Complementing theses (external) assessments, also internal reviews were conducted via semi-structured interviews, which obtained the participants’ view of the Arctic SDI collaboration potential successes and shortcomings. The interviewees identified opportunities, limitations and risks as they perceived them. Most of the issues associated with the opportunities, limitations and risks could be cross-validated with the external assessment criteria. However, the importance of communication was strongly emphasized in the interviews and was not represented by the external assessment criteria. The completion of both the external and internal assessments led to the multi-view framework that can be used to assess the long-term potential of the Arctic SDI. This evaluation tool can also be used for defining tasks and clarifying responsibilities for the next 5-year Memorandum of Understanding (2019-2024) or to assess the Arctic SDI to identify challenges and mitigation measures that would assist in its 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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,181 | 0,203 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,011 |
| Communication savante | 0,020 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».