GovPulse AI-powered News Intelligence and Sentiment Alert System
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
Identifyingbiases,sentiments,andrelevancefor efficient governance has become difficult due to the rapid expansionofdigitalnewsacrossnumerousplatforms.Conventional approachesdon’thaveautomatedsystemstogroupnewsby government agenciesorto quicklydrawattentiontoimportant issues.Additionally,thevarietyofregionallanguagesmakes timely decision-making and extensive monitoring more difficult. Anautomatedframeworkfordigitalnewscrawling,classi- fication, andsentiment analysiswithanintegratedfeedback system is presented in this work. The framework gathers videos andarticles fromvariousnationalandregionalmediasources, usesmachinelearningmodelstocategorizethemintotheir respective ministries basedonthecontent,andusesnatural languageprocessingforsentimentanalysis.Real-timenotifica- tionstotherelevant departments aretriggeredbynegative newsitems,allowingforpromptintervention.Directlinksto originalsources,department-wisefilters, sentimentvisualization, andmultilingualsupportareallfeaturesofanintuitiveinterface. Future developments willin volve implementing thesystemas amobileapplication,addingmoreregionallanguages, andenhancingmodel accuracywith largerdatasets. Thisstrategy helpsgovernmentagenciesmaketimelyandwell-informedpolicy decisionswhile raisingpublic awareness, whichpromotesbetter governanceandsocialcohesion.
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.
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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| 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 découle