Big data y acceso a la información en México
Notice bibliographique
Résumé
Berliner, Daniel, Brian Palmer-Rubin, Jésica E. Tapia Reyes, Benjamin E. Bagozzi, Aaron Erlich. (2022). Big data y acceso a la información en México (Informe de la Política Pública). The London School of Economics and Political Science. URL: bigdataytransparenciamx.lse.ac.uk/• El uso de la información ha crecido con el tiempo en respuesta a una gran variedadde necesidades.• Mayor profesionalización de ciudadanos y miembros de la sociedad civil que la solicitan; desarrollo de un ecosistema de expertos en transparencia y rendición de cuentas.• Aumento de respuestas engañosas por parte de los sujetos obligados, sobre todo para los solicitantes no expertos.• Sugerencia de política pública: mejorar el sistema para rastrear los textos de las respuestas en formatos más accesibles.• Sugerencia de política pública: mejorar la capacitación en las Unidades de Transparencia para estandarizar las prácticas para contestar a solicitudes de información pública.• Sugerencia de política pública: fortalecer los lazos del INAI con las organizaciones de la sociedad civil y enlistar a estas últimas como intermediarias para apoyar el uso ciudadano del sistema.• Para más información, ver la página web del proyecto: bigdataytransparenciamx.lse.ac.uk/
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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».