Towards Evidence-based ICT Policy and Regulation Volume TWO
Notice bibliographique
Résumé
Research ICT Africa!lls a strategic gap in the development of a sustainable information society and network knowledge economy by building the ICT policy and regulatory research capacity needed to inform e"ective ICT governance in Africa. The network was launched with seed funding from the IDRC and seeks to extend its activities through national, regional and continental partnerships. The establishment of the Research ICT Africa (RIA) network emanates from the growing demand for data and analysis necessary for the appropriate and visionary policy required to catapult the continent into the information age. Through network development RIA seeks to build an African knowledge base in support of ICT policy and regulatory design processes, and to monitor and review policy and regulatory developments on the continent. The research arising from a public interest agenda is made available in the public domain, and individuals and entities from the public and private sector and civil society are encouraged to use it for teaching, further research or to enable them to participate more e"ectively in national, regional and global ICT policy formulation and governance. This research is made possible by the signi!cant funding received from the International Development Research Centre (IDRC) Ottawa, Canada. The network members express their gratitude to the IDRC for its support. The network is under the directorship of Dr. Alison Gillwald.
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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 | 0,207 | 0,249 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,027 |
| Communication savante | 0,029 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».