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Enregistrement W3042351795

Delivering Geoscience Knowledge in Federal Systems: What Can the Old and New Worlds Learn from Each Other?

2011· article· en· W3042351795 sur OpenAlexaboutno aff
Ian Jackson, H. Broome, M.L. Allison

Notice bibliographique

RevueUA Campus Repository (The University of Arizona) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographic Information Systems Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésMetadataData scienceGlobeComputer scienceComponent (thermodynamics)Data discoveryWorld Wide WebOpen dataIntellectual propertyVariety (cybernetics)Disparate systemEuropean unionData sharingBusinessDatabase
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Across the globe, geological communities are facing the same four challenges: put simply, how do we best make data discoverable, shareable, viewable and downloadable, so that the user also has access to consistent data at a national and continental level? The principle of managing scientific data and knowledge where it is generated and is best understood is well established in the science community. The distributed nature of most data sources means the complementary delivery mechanism of web map services has become equally prevalent in the spatial data community. Together these two factors are driving a world-wide revolution in the way spatial geoscience information is being disseminated to its users. The outcome is that data are being managed and delivered from multiple component sources - a federated system - ie the individual states within a union. These systems exist in the USA, in Canada, in Australia, and progressively, also in Europe, where the European Union can be regarded as a federal analogue, and where new regulation is placing the force of law behind spatial data infrastructures. In these "systems" addressing the four challenges are however, far from simple. To address them means finding solutions to adequate but workable metadata description, data specifications which encompass the richness of the data but deliver continuity, web map interfaces which allow flexible access but are easy to use, and last but not least intellectual property rules that protect the originator but provide the data the users need. The models for collaboration emerging in each of the federated systems are moving towards consensus on a global digital integration framework in the geosciences. We draw on the rich experiences in North America and Europe, and explore the way the challenges have been articulated and addressed with a strong emphasis on gaining future benefit by sharing the lessons learned.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,272
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,187 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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