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Enregistrement W4394285847 · doi:10.6084/m9.figshare.8116079

How fast is Australia's broadband (vs OECD) - 2018?

2019· dataset· en· W4394285847 sur OpenAlexaboutno aff
Richard Ferrers, Organisation For Economic Co-Operation And Development

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2019
Typedataset
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueICT Impact and Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBroadbandTelecommunicationsComputer scienceBusinessGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This data compares Australia's performance in broadband against the other 30 OECD nations (at Dec 2018). A graph ordered by count of subs over 100Mbps puts Australia in the bottom two (since we have no over 100Mbps at Dec 2018). A presentation titled; "Maximising the Value of the NBN; comparing our NBN to Australia's Top 10 Trading Partners and the OECD", attached for presentation 25 Feb 2020, Telsoc event (link added below at Telsoc.org; includes video of event). Event Title: NBN Futures Forum - Learning from International Experience (Description added). Melbourne. Version: 14: Paper published in Journal of Telecomms and Digital Economy; Vol 8, No. 2 (Jun 2020) - see DOI below (10.18080/jtde.v8n2.252)13; add slideshare link.12. Original OECD file found with AU speed breakdown - now loaded. Confirming speed analysis of AU.11. Loaded copy of OECD data file. File now contains only aggregate Australia data. No breakdown by speed available from OECD site. This casts some doubt on the AU breakdown, provided in file attached, and may be a revision of the stats or an Author error. (28.2.20)10.FINAL slides loaded (24.2.20)9. Added OECD as Author.8. Draft v3 of slides (18.2.20).7. Seminar 25/2/20 (link added); Slides Draft v1, v2 slides added (pdf).6. Added pdf of Submission (Sub_016_RF.pdf) to Inquiry into NBN, and link to published submission. (Appendix 1 links not working). A separate Appendix 1 with working links now attached.4/5. Uploaded cleaned up Graph, with better legible x-axis. Countries marked with * are Australia's Top 10 Trading Partners - exports, imports.3. (Jan 2020) - adds China, Singapore who are non-OECD, and Australia 2009 (Source ABS 8153.00).Add filter, to allow comparing - all OECD (plus China, Singapore), filter = 1 (top 10 AU trading Partners), filter = 2 (AU 2009, 2018, post build NBN). Added slower speed for AU 2009.China estimate of slower speeds, based on s-curve take-up of high speed, see CNNIC Report (linked below). Singapore data - source to add. A calc of weighted average puts Australia in the bottom 3 of 30 OECD countries, just ahead of Colombia and Mexico, behind Chile, Turkey and Austria. ERRATA;Noted OECD original file, now no longer contains a breakdown of AU speeds, casting doubt on dataset. 28.2.20, corrected in V12.Noted China User count error is slowest speed - to amend. Noted calc error in V2 of average speed. Corrected in V3. OECD data available at: OECD Broadband Portalhttps://oecd.org/sti/broadband/5.1-FixedBB-SpeedTiers-2018-06.xls NB: OECD should be an author of this dataset, but Figshare currently doesn't allow OECD to be included as an author, since they are not a known author in the Figshare system. Please cite as Ferrers, R, and OECD (2019). Title etc... Counts are measured in subscriptions per hundred people. SPEEDS>1.5/2 Mbps (megabits per second)>10 Mbps>25/30 Mbps>100 Mbps The categories seem to mean;1.5 - 10Mbps | 10-30Mbps | 30-100Mbps | >100Mbps. A graph aggregates to three categories; slow (Under 30mbps), medium, 30-100 mbps) and fast (>100 mbps) This data is a response to the NBN sponsored report from Alpha Beta suggesting Australia is 19 / 37 countries and ahead of Germany, France and China. NBN report at: https://nbn.tm/Speed-Check Based on Dec 2018 #OECD DATA of internet speeds as reported by each of 30 countries - AU is at the bottom end of speeds, one of the few to report 0% over 100mbps eg France 5 subs/100 ppl over 100mbps; Germany 6; Spain 9, US 9; Canada 10. #nbn Calculation of weighted average speed of broadband users puts Australia 32 / 34 countries at 7mbps. Impacted by large number of under 25mbps services (27/33). NEWS (2.9.20): China reports 417M FTTP/O connections (93% of total fixed connections) at Dec 19, and 85% of fixed connections at 100Mbps or over. https://cnnic.com.cn/IDR/ReportDownloads/

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,008

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,220 · 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
GenreJeu de données

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
Publié2019
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