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Enregistrement W3013218212 · doi:10.23889/ijpds.v4i2.1133

Population Data BC: Supporting population data science in British Columbia.

2019· article· en· W3013218212 sur OpenAlexaffabout
Tavinder K. Ark, Sarah Kesselring, Brent Hills, Kim McGrail

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueData Quality and Management
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaThe Quebec Population Health Research Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData accessComputer scienceVariety (cybernetics)Data scienceData governanceData qualityIdentifierPopulationLinkage (software)Linked dataRecord linkageData managementProcess (computing)DatabaseWorld Wide WebBusinessService (business)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Population Data BC (PopData) was established as a multi-university data and education resource to support training and education, data linkage, and access to individual level, de-identified data for research in a wide variety of areas including human and community development and well-being. Approach: A combination of deterministic and probabilistic linkage is conducted based on the quality and availability of identifiers for data linkage. PopData utilizes a harmonized data request and approval process for data stewards and researchers to increase efficiency and ease of access to linked data. Researchers access linked data through a secure research environment (SRE) that is equipped with a wide variety of tools for analysis. The SRE also allows for ongoing management and control of data. PopData continues to expand its data holdings and to evolve its services as well as governance and data access process. Discussion: PopData has provided efficient and cost-effective access to linked data sets for research. After two decades of learning, future planned developments for the organization include, but are not limited to, policies to facilitate programs of research, access to reusable datasets, evaluation and use of new data linkage techniques such as privacy preserving record linkage (PPRL). Conclusion: PopData continues to maintain and grow the number and type of data holdings available for research. Its existing models support a number of large-scale research projects and demonstrate the benefits of having a third-party data linkage and provisioning center for research purposes. Building further connections with existing data holders and governing bodies will be important to ensure ongoing access to data and changes in policy exist to facilitate access for researchers.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,431

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,017
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1290,041

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 Opus0,281
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,130 · 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.

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

Citations28
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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