Notice bibliographique
Résumé
The Future of Open Data est issu d’un projet de recherche en partenariat subventionné pendant plusieurs années par le Conseil de recherches en sciences humaines (CRSH) qui vise à explorer les données gouvernementales géospatiales ouvertes dans une perspective interdisciplinaire. Les chercheurs associés à cette subvention ont adopté une perspective critique en sciences sociales basée sur l’impératif voulant que la recherche devrait être pertinente à la fois pour le gouvernement et pour les partenaires de la société civile œuvrant dans ce domaine. Cet ouvrage s’appuie sur les connaissances développées durant la période de validité de la subvention et soulève la question : « Quel est l’avenir des données ouvertes ? » Les collaborateurs partagent leurs idées à propos de l’avenir des données ouvertes à la suite d’observations et de recherches menées pendant cinq ans sur la communauté des données ouvertes canadiennes selon une perspective critique de ce qui pourrait et ce qui devrait arriver dans un contexte où évoluent les efforts concernant les données ouvertes. Chaque chapitre de ce livre aborde une diversité d’enjeux tout en s’appuyant sur des perspectives disciplinaires ou interdisciplinaires. Le premier chapitre retrace les origines des données ouvertes au Canada et la manière dont la situation a évolué jusqu’à aujourd’hui, en tenant compte du croisement entre le mouvement de souveraineté des données autochtones et les données ouvertes. Quelques chapitres se penchent sur certains dangers et sur les possibilités des données ouvertes, à leurs limites et même aux responsabilités qui s’y rattachent. Une autre série de chapitres examine les horizons appropriés pour les données ouvertes, incluant les données ouvertes dans le Sud global, les priorités des gouvernements locaux en matière de données et le contexte émergent des données ouvertes dans les milieux ruraux.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,570 | 0,991 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».