Humanizing Data: A framework for Open Government Data decision making
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of Open Government Data (OGD) are to promote transparency, accountability, and collaboration with the public. Structural issues within Subnational OGD and limited governance of urban data collection technologies have led to public concerns about ethical data collection, privacy, and digital human rights. However, OGD research is often purpose-driven evaluating specific parts of the system from a technical perspective and forgoes what data means to us as humans living in cities. The purpose of this study is to examine OGD use in Canada’s cities from a values-based perspective. Using design thinking, strategic foresight, and systems thinking methodology, this research first investigates the current state of the system and uncovers that the metaphor, knowledge is power, is contributing to its insufficiencies. Alternative system metaphors are unpacked using future scenarios that demonstrate areas of critical uncertainty to which we are unprepared. Using the scenarios as the guide, this research submits decision making principles that OGD decision makers and open data advocates can use to humanize data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,064 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,069 |
| Communication savante | 0,031 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».