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Enregistrement W6931998574 · doi:10.5683/sp2/tthjvn

Publication Repository: The provision of drinking water in First Nations communities and Ontario municipalities: Insight into the emergence of water sharing arrangements

2021· dataset· en· W6931998574 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2021
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChemotherapy-induced organ toxicity mitigation
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater supplyPopulationInformation sharingKey (lock)Potable waterDeveloping country

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This data set characterizes potable water supply in the province of Ontario in the years 2009-2010. It includes 419 communities: 118 First Nations communities and 301 municipalities. It identifies communities that were supplied in whole or in part through water sharing arrangements (WSAs) during the study period. And it includes a number of key community characteristics: northerness, elevation, population density, remoteness, and regional wealth. This data set was gathered for the purpose of exploring factors influencing local communities in Ontario - First Nations and municipalities - to participate in WSAs. Specifically, in our paper we explore whether First Nations communities – many of which suffer persistently poor drinking water conditions – are less likely to be engaged in WSAs than municipalities. Our findings suggest that while First Nations have a lower rate of WSA particpation compared to municipalities, the likelihood of WSA participation is more strongly influenced by key community characteristics like geography, remoteness and regional wealth. A STATA .do file has been included that contains the commands used in our analysis, for ease of replication. This paper is part of a broader research project on collaborative relationships between First Nations and municipalities in Ontario. For more information on this project, visit the Collaborative Relationships Between First Nations and Municipalities in Ontario project website.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,015
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,013

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeSans objet
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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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