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Enregistrement W6903371151 · doi:10.1139/geomat-2020-0021

An analysis of the FAIRness of water related datasets on the Government of Canada's “Open Maps” platform

2020· other· en· W6903371151 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueTSpace (University of Toronto) · 2020
Typeother
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueResearch Data Management Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Resources Canada
Mots-clésGeospatial analysisMetadataInteroperabilityGeospatial metadataGovernment (linguistics)Key (lock)Process (computing)Spatial analysisFilter (signal processing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canada Centre for Mapping and Earth Observation (CCMEO) branch of Natural Resources Canada is supporting geographic analysis and evidence-based decision making by delivering core geospatial data that is accurate, dynamic, authoritative and accessible. One role of CCMEO is in the dissemination of spatial datasets to Canadian citizens and the broader public. Over time, the volume of data, contributors, file formats, types and frequency of data updates has increased. CCMEO is working diligently to ensure that the datasets it provides are Findable, Accessible, Interoperable and Reusable (FAIR) to support the Government of Canada’s commitment to ‘openness and expansion of data resources”. In this study, we undertake an environmental scan of the Government of Canada collection of geospatial datasets related to the theme of “Water” to evaluate how FAIR the data is and assess how well the available geospatial data is to meeting the federal Governments’ stated commitment. The data were tested with the online FAIR tool Self-Assessment Tool (SATIFYD) from Data Archiving and Networked Services (DANS). The computed average over the collection is 70% (or 3.5/5), respectively, with datasets from Statistics Canada achieving the highest average rating. Key areas to improve the FAIR score include adding a globally unique and persistent identifier, domain standardized vocabulary (where possible), improving the metadata by adding provenance information and data/workflow process descriptions, linked data, and citation information. Other considerations to improve the ability to identify relevant search results include a new hierarchical categorization scheme and an improved method to filter results per a feature based location search.

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)0,061
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,279
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,325

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0610,279
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,021
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,235 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineReproductibilité
GenreEmpirique

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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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