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Enregistrement W6930110145 · doi:10.5281/zenodo.11620573

HYDROUSA Social Impact Assessment results

2024· dataset· en· W6930110145 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2024
Typedataset
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeliverableIngenuityScope (computer science)Resource (disambiguation)Social impact assessmentLEAPSStakeholder

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dataset is part of HYDROUSA Deliverable 6.2 and include the results of the questionnaire introduced to 213 stakeholders. The scope of the Deliverable is to serve as an insightful guide for the HYDROUSA project's commitment to circular resource management. By applying an integrated approach, leveraging the Theory of Change methodology, with user-data evaluation, this report presents the narration of how innovative and circular technologies can serve societal benefits. As the findings emerge through communities, the potential for positive impact becomes evident, aligning technical ingenuity with social advancement.Through questionnaires and interviews we quantify inputs, outputs, and outcomes, this evaluation captures the immediate effects but also the potential long-term intentions of change. This data-driven analysis was applied through 213 inputs from stakeholders to support us to make informed decisions for the exploitation of the solutions and the optimization of these systems in terms of performance and required outputs. Furthermore, the analysed results identified through this evaluation provide actionable insights for maximizing the potential of successful implementation with positive impact for the community. By assessing public acceptance and willingness to apply circular approaches for water management, the report empowers users to align their strategies with community preferences, fostering a sense of ownership and collaboration.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0380,023

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,335 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2024
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