Capturing Change in Science, Technology, and Innovation:Improving Indicators to Inform Policy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
physics, political science, psychology, statistics, and visual analytics.The panel also reflects the international nature of the topic, with members from Canada, Denmark, France, and the Netherlands.In undertaking this study, the panel first relied on users, experts, and written reports and peer-reviewed articles to establish current and anticipated user needs for STI indicators.Second, the panel recognized that no one model informs the types of indicators NCSES needs to produce.Policy questions served as an important guide to the panel's review, but the study was also informed by systems approaches and international comparability.Third, it was important to identify data resources and tools NCSES could exploit to develop its indicators program.Understanding the network of inputs-including data from NCSES surveys, other federal agencies, international organizations, and the private sector-that can be tapped in the production of indicators gave rise to a set of recommendations for working with other federal agencies and public and private organizations.Fourth, the panel did not limit its recommendations to indicators but also addressed processes for prioritizing data development and the production of indicators in the future, because it was clear that the changing environment in which NCSES operates is a key determinant of the agency's priorities from year to year.Internal processes that are observant, networked, and statistically and analytically balanced are important for NCSES's indicators program.On request of the sponsor, an interim report was published in February 2012, summarizing the panel's early findings and recommendations.The recommendations offered in this report expand on those of the interim report.They are intended to serve as the basis for a strategic program of work that will enhance NCSES's ability to produce indicators that capture change in STI to inform policy and optimally meet the needs of its user community.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,045 | 0,042 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découle