Co-designing a community-led Internet assessment tool in Rigolet, Nunatsiavut, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Inequitable access to telecommunication networks is having discernible impacts on Canadians, particularly in Northern and remote communities. More complete, available, and interoperable datasets are needed to better quantify inequitable access, particularly at the ‘last mile’ of the internet. Community-based internet assessment initiatives have been recognized as valuable programs in this pursuit. The Rigolet Internet Assessment Initiative (RIAI) is a project located in and led by the Inuit of Rigolet, Nunatsiavut, to measure and better understand the community’s telecommunications environment. The RIAI data collection began in 2019 and involves collecting measurements every twenty minutes from ten participating households. Using participatory design methods, this paper describes the co-creation of the initiative, the design of the system and development of the software suite, deployment of the integrated hardware tools, and analysis of a sample of the resulting dataset. As a result of this work, an additional 9,436 measurements were added to databases of publicly available download and upload speeds for the community of Rigolet (where only 2 existed prior) where they can be used to support data-driven policy. Further, findings indicate that the quality of internet in Rigolet is far below the Canadian Radio and Telecommunications Commission’s upload and download speed goals.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».