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Enregistrement W3092481993 · doi:10.1016/j.dib.2020.106366

Dataset for assessing the scope and nature of global stream daylighting practices

2020· article· en· W3092481993 sur OpenAlexafffund
Luna Khirfan, Niloofar Mohtat, Megan Peck, Andrew T. Chan, Lucas Ma

Notice bibliographique

RevueData in Brief · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésDashboardComputer scienceScope (computer science)Data scienceVisualizationInformation retrievalVariable (mathematics)DaylightingTopic modelTheme (computing)Data miningWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents five publicly available datasets (I through V) of which two are interactive and visual tools (a Tableau Dashboard and an Interactive Map). These five datasets were extracted from 115 literature sources on the daylighting of streams that were published between 1992 and 2018. Dataset I consist of 19 variables that combine two types of data extracted from these sources: ten manifest variables (indisputable, obvious, factual) and nine variables extracted from the sources’ latent content (indirect, hence, based on careful reading of the sources’ contents). Manifest variables include, among others, authors’ names and affiliations, authorship location, and publication year. Latent variables include primarily the literature sources’ underlying themes and their sub-themes (sub-categories), the daylighting case studies/projects discussed, and the geographic coverage or scope addressed in the literature sources. Datasets II identifies 16 literature sources that delve into the climate change adaptation and/or mitigation theme and reveal how it was tackled vis-à-vis the other themes/sub-themes. Dataset III identifies and provides detailed information on the 145 different stream daylighting case studies/projects mentioned in the literature's sources, such as each project's location, daylighted length, completion date, cost, and type of treatment. Dataset IV is a Tableau Dashboard that offers interactive analytical querying in the form of relational analyses and data visualization while Dataset V is an Interactive Map created in Google My Map that maps the 145 stream daylighting case studies/projects mentioned in the literature sources over and provides a synopsis on each based on the literature's contents. The combination of these five datasets and their diversity in type and presentation yields a comprehensive, global, and unique repository of information on the daylighting of urban streams for all types of audiences (academic, professional, and laypeople).

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,583
Score d'incertitude au seuil0,561

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,567
Tête enseignante GPT0,561
Écart entre enseignants0,006 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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