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Enregistrement W7071155782

Shared Spaces: Funding and Managing Libraries and Parks in Tough Times

2012· article· en· W7071155782 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueTSpace (University of Toronto) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Administration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoTD Bank
Mots-clésGovernment (linguistics)Work (physics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Public parks and library systems across North America are experiencing fiscal distress. Municipal budgets are increasingly strained to cover the costs of new facilities and the maintenance and operating costs of existing facilities. In a slow-growing economy, assets such as parks and libraries compete with policing and municipal labour for funding in the municipal budgeting process. The Institute on Municipal Finance and Governance (IMFG), with the support of TD Bank Group, held a series of three lectures in spring 2012 to raise awareness of the importance of shared public spaces such as libraries and parks to the health of our city. At a time of fiscal restraint, these shared spaces are often vulnerable to funding cuts. Short-term cost-cutting measures galvanize the community to oppose the reductions, but are there longer-term solutions to the funding problems? Are there new funding models to meet these challenges, and where are they being implemented? Speakers from Chicago, Philadelphia, Los Angeles, and New York addressed these questions.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0080,005
Communication savante0,0140,012
Science ouverte0,0020,012
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0380,003

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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