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Enregistrement W2981505700 · doi:10.4095/219713

Data in Jeopardy

2000· report· en· W2981505700 sur OpenAlexaffabout
K Fadaie, T Milne, H P Varma, J Harding, R Macnab, P Gareau, D O'Brien

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDouble jeopardyComputer sciencePolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the last 30 years, there has been a serious neglect of the information base stored within our data holdings. In the 1800's data was stored in media such as books, which had encapsulated indexes, meta information, versioning and data. The media, paper, was stable and could be opened up a hundred years later and the information could still be retrieved. Due in large part to rapid technology shifts and the lack of appropriate international standards, this is no longer the case. For the past 30 years, technology shifts have created serious problems in large data repositories. The constant change of storage media from punched cards, to paper tape to 800 BPI magnetic tapes, to cartridges, to magnetic disks, to optical media etc. has resulted in major problems for very large data archives. The hardware and software required to read the old media may not be available in a hundred years, leaving the entire information base in a crisis state. The technology providers also constantly change application software to store and read data. These changes are sometimes implemented within the space of six months, such as in GIS and Wordprocessing software applications. The software is not always backward compatible due to the encapsulation of proprietary file architectures, algorithms and smart compression. These file architectures, algorithms, compression or otherwise, may not be available if the company should ever go out of business or radically change the application domain. There is an urgent need to stabilize the storage data structures to some open international standard for long term archival. If not, the large data holdings will be in jeopardy - not in a hundred years but in less then ten years. A generic storage mechanism, SDS (Self Defining Structure), has been proposed to the ISOTC211 WG1 under the guidance of the Image and Gridded Data Working Group. This paper addresses problems encountered in the state of the data sets used for Canada's Law of the Sea project and possible solutions using SDS (Self Defining Structures) and distributed archives.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,559

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0070,007
Communication savante0,0180,021
Science ouverte0,0040,014
Intégrité de la recherche0,0040,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1670,081

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 Opus0,346
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,029 · 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
GenreAutre

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
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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