Population Data BC: Supporting population data science in British Columbia.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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 | 0,022 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle