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Enregistrement W6930507883 · doi:10.5281/zenodo.11395624

Canadian Urban Data Catalogue

2024· article· en· W6930507883 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFlow Experience in Various Fields
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetadataData elementMetadata repositoryOpen dataMeta Data ServicesData management planUploadData management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The surge in open data platforms such as CKAN and Dataserve has expanded the urban data landscape, yet data scarcity persists due to inadequate metadata, poorly tailored data presentation, and localization challenges (Ojo et al., 2016). Decentralization of repositories further complicates data discovery and metadata inconsistencies and obstructs dataset identification, comparison, and deduplication. The Canadian Urban Data Catalogue (CUDC) addresses these issues by providing a comprehensive catalogue of both accessible and restricted Canadian urban datasets and web services. It incorporates a dataset metadata maturity model that ranks datasets by metadata completeness, where higher maturity denotes greater detail. Following Fox et al. (2024), the levels assess search-relevant attributes, extending to licensing, governance, and compliance with FAIR and indigenous data principles, ensuring a structured and mature metadata framework for catalogue entries.Methodology: The development of CUDC involves a user-centric approach, focusing on its users' practical needs and behaviours. The architecture integrates the maturity model with an advanced knowledge graph database for metadata analysis, developed as an open-source CKAN plugin that provides:1. Cataloguing: a metamodel, extension support, upload capabilities, and API access points, ensuring accessible and transparent data access policies.2. Search Functionality: a wide range of searchable metadata organized for easy data entry and retrieval.3. Dataset Usage Quality: encourages comprehensive metadata provision for determining dataset applicability and relevance.4. Search Behaviour Analysis: offers insights into dataset search models and tools, identifying key metadata across domains. References Ojo, A., Porwol, L., Waqar, M., Stasiewicz, A., Osagie, E., Hogan, M., Harney, O., and Zeleti, F. A. (2016, October). Realizing the innovation potentials from open data: Stakeholders’ perspectives on the desired affordances of open data environment. In Working Conference on Virtual Enterprises (pp. 48-59). Springer, Cham. Fox, M., Gajderowicz ,B., Lyu, D. (2024), A Maturity Model for Urban Dataset Meta-data. Manuscript under review.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0720,072

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,243 · 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