MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4300837505 · doi:10.51952/9781447313656.ch003

Public inquiries

2015· book-chapter· en· W4300837505 sur OpenAlexaboutno aff
Suellen Murray

Notice bibliographique

RevuePolicy Press eBooks · 2015
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMilitary, Security, and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHistorySociologyPsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With knowledge comes responsibility. (Helen Holland, adult care-leaver and advocate, 20131) Helen Holland, quoted here, is a founding member of the Scottish advocacy and support organisation In Care Abuse Survivors (INCAS). INCAS has lobbied for a full public inquiry into care and has had input into Scotland’s National Confidential Forum, discussed later. Such inquiries produce knowledge, and Holland draws our attention to their implicit purpose: that this knowledge must then be used to inform responses. Advocacy groups such as INCAS play an important role in campaigning for public inquiries, which, in turn, have typically been the impetus to bring about system reform of varying degrees. Inquiries of one sort or another have been held in all five countries under discussion in this book, and include those with national reach, which are largely the focus of this chapter.2 Other more local or organisational enquiries have also been held. While public inquiries are the focus of this chapter, it is important to note that there are other forums in which knowledge about care and its outcomes have been identified. The Law Commission of Canada’s report of 2000, Restoring Dignity: Responding to Child Abuse in Canadian Institutions, in discussing redress, very helpfully details the range of ways in which such information may be gathered. Criminal justice prosecutions, civil law actions, criminal injuries compensation programmes, ombudsman’s inquiries and other community initiatives are all ways in which this may occur. In this chapter, we first consider, generally, the purpose and nature of public inquiries. We then turn to a specific discussion of care-related public inquiries.

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)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,200
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 enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil0,624

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,200
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0090,011
Communication savante0,0190,026
Science ouverte0,0040,020
Intégrité de la recherche0,0150,021
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1870,113

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 Opus0,332
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,068 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePolicy Press eBooksMême sujetMilitary, Security, and Education StudiesTravaux en français237 207