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Enregistrement W4296740055 · doi:10.32920/ryerson.14638863.v2

CWIRP Final Report: ICT Infrastructure as Public Infrastructure – Connecting Communities to the Knowledge-based Economy & Society

2022· preprint· en· W4296740055 sur OpenAlexfundaboutno aff
Catherine A. Middleton

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueICT Impact and Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInfrastructure Canada
Mots-clésInformation and Communications TechnologySoftware deploymentPublic infrastructureContext (archaeology)BusinessPublic relationsCorporate governancePublic administrationPolitical scienceEngineeringFinanceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report provides a summary of findings from the Community Wireless Infrastructure Research Project. This research investigated the development of public broadband infrastructure, and was conducted from April 2006 to March 2008 by a team of researchers from Ryerson University, York University and the University of Toronto.The specific questions that guided our research were as follows:• What is the rationale for publicly-owned and/or controlled ICT infrastructure?• What examples of public ICT infrastructure exist in Canada today?• What are the different models and best practices of public ICT infrastructure in terms of deployment, technology choice and innovation, investment, governance, adoption and use?• What are the public benefits of community-based/public ICT infrastructure provision?• What public policies and supports are necessary to promote and sustain public ICT infrastructure?We addressed these questions through case study work with our research partners (The City of Fredericton, Île Sans Fil in Montreal, K-Net and the Lac Seul Wireless Network in North Western Ontario, and Wireless Nomad in Toronto), as well as through extensive study of the broader context for public ICT infrastructure development.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,395

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0120,006
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0510,015

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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