Geo-Spatial Data Visualization and Critical Metrics Predictions for\n Canadian Elections
Notice bibliographique
Résumé
Open data published by various organizations is intended to make the data\navailable to the public. All over the world, numerous organizations maintain a\nconsiderable number of open databases containing a lot of facts and numbers.\nHowever, most of them do not offer a concise and insightful data interpretation\nor visualization tool, which can help users to process all of the information\nin a consistently comparable way. Canadian Federal and Provincial Elections is\nan example of these databases. This information exists in numerous websites, as\nseparate tables so that the user needs to traverse through a tree structure of\nscattered information on the site, and the user is left with the comparison,\nwithout providing proper tools, data-interpretation or visualizations. In this\npaper, we provide technical details of addressing this problem, by using the\nCanadian Elections data (since 1867) as a specific case study as it has\nnumerous technical challenges. We hope that the methodology used here can help\nin developing similar tools to achieve some of the goals of publicly available\ndatasets. The developed tool contains data visualization, trend analysis, and\nprediction components. The visualization enables the users to interact with the\ndata through various techniques, including Geospatial visualization. To\nreproduce the results, we have open-sourced the tool.\n
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».