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Enregistrement W6968168780 · doi:10.5281/zenodo.13370486

Open Trade Statistics Database

2024· dataset· en· W6968168780 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2024
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRaw dataCode (set theory)CommoditySQLLatin AmericansOpen data

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Open Trade Statistics initiative was developed to ease access to international trade data by providing downloadable SQL database dumps, a public API, a dashboard, and an R package for data retrieval. This project was born out of the recognition that many academic institutions in Latin America lack access to academic subscriptions and comprehensive datasets like the United Nations Commodity Trade Statistics Database. The OTS project not only offers a solution to this problem regarding international trade data but also emphasizes the importance of reproducibility in data processing. Through the use of open-source tools, the project ensures that its datasets are accessible and easy to use for research and analysis. OTS, based on the official correlation tables, provides a harmonized dataset where the values are converted to HS revision 2012 for the years 1980-2021 and it involved transforming some of the reported data to find equivalent codes between the different classifications. For instance, the HS revision 1992 code '271011' (aviation spirit) does not have a direct equivalent in HS revision 2012 and it can be converted to the more general code '271000' (oils petroleum, bituminous, distillates, except crude). The same process was applied to the SITC codes. Country codes are also standardized in OTS. For instance, missing ISO-3 country codes in the raw data were replaced by the values expressed in UN COMTRADE documentation. For instance, the numeric code '490' corresponds to 'e-490' but it appears as a blank value in the raw data, and UN COMTRADE documentationindicates that 'e-490' corresponds to 'Other Asia, Not Elsewhere Specified (NES)'. Commercial purposes are strictly out of the boundaries of what you can do with this data according to UN Comtrade dissemination clauses. Visit tradestatistics.io to access the dashboard and R package for data retrieval.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
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 enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil0,581

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0200,030
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0100,006
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1740,157

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,246 · 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
Publié2024
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