Enhancing Open Government Data Quality: A Quantitative Evaluation Assessment for Cross- Jurisdictional Open Data Programs in Waterloo Region
Notice bibliographique
Résumé
This study builds on the previous research for identifying the current issues and gaps existing for the cross-jurisdictional data quality of the open data programs in the Waterloo region, not only as the governments in the Waterloo region have a unique two-tier municipalities structure, but also how the four municipalities the City of Waterloo, the City of Kitchener, the City of Cambridge and the Region of Waterloo shares one same data portal. The goals of this study are to understand what data quality metrics are important for the quality of open data, and how an evaluation tool can be created to effectively measure the data quality for the open data in the Region of Waterloo. A quantitative approach was used for measuring individual metrics of the data quality dimensions such as completeness, timeliness, metadata, and usability. The results show there are still a lot of improvements that can be made by the lower-tier municipalities on quality assurance, regular maintenance, and updates of data policies. The results also indicated that upper-tier municipalities like the regional government of Waterloo can take the leading role in improving the overall data quality of open data programs by creating open metadata and data standards. Additionally, the results also note the insufficient of both current and previous research and provide suggestions for future studies in similar settings.
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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 | 0,077 | 0,136 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».