L'Infrastructure canadienne de données, réaliser la vision de l'ICDG
Bibliographic record
Abstract
Les développements survenus dans le domaine des technologies de l'information au cours de la dernière décennie ont entraîné une augmentation exponentielle des besoins en données géospatiales et de l'accès à cette information. Pour répondre à cette demande, le gouvernement du Canada a investi 60 millions de dollars dans l'initiative GéoConnexions dans le but, entre autres, d'accélérer le développement de l'Infrastructure canadienne de données géospatiales (ICDG). GéoConnexions a touchera à son terme en mars 2005, mais un plan et une feuille de route sont nécessaires pour poursuivre l'important travail de création de l'ICDG. Cette feuille de route fournit l'orientation indispensable à la réalisation de la vision de l'ICDG. L'avenir de l'ICDG s'annonce bien, mais des actions, des efforts et de la persévérance seront nécessaires pour faire de la vision de l'ICDG une réalité. La feuille de route complète le travail de vision et d'architecture en fixant des buts et des tâches clés à traiter à court, moyen et long terme. L'ICDG a atteint un tel niveau de maturité technique que nous pouvons désormais explorer les enjeux et les opportunités qui détermineront sa forme future. Bien que des progrès importants aient été accomplis, des efforts d'amélioration et de participation sont nécessaires pour assurer une masse critique de données, de services, d'applications et d'utilisateurs dans le domaine géospatial. Il faut explorer l'environnement externe et interne de l'ICDG pour bien saisir les opportunités et les défis à venir. La réussite de l'ICDG est issue de partenariats forts avec des communautés d'intervenants tant externes qu'internes. Ces types de partenariats devraient continuer de jouer un rôle important dans l'avenir de l'ICDG. L'ICDG doit se tourner vers les associations, le milieu universitaire, les organismes de normalisation, l'industrie et tous les niveaux de gouvernement pour bénéficier de façon continue de leurs directives, de leur soutien et de leurs contributions. La vision de l'ICDG consiste à faciliter l'accès aux sources de données géospatiales canadiennes exhaustives et qui font autorité pour soutenir la prise de décisions. L'énoncé de mission étend cette vision en donnant un aperçu de la façon dont un futur organisme de coordination devra procéder pour réaliser la vision de l'ICDG. La mission de l'ICDG comprend plusieurs objectifs spécifiques. À chaque objectif correspondent des buts qui indiquent comment l'ICDG devra évoluer. Ces buts précisent également les résultats qui doivent être atteints. La mission, cependant, n'explique pas comment produire ces résultats : ce rôle revient à la présente feuille de route, ainsi qu'à ses buts et à ses tâches. Ces buts et ces tâches peuvent être regroupés en quatre catégories : coordination, utilisateurs, contenu et infrastructure. La feuille de route identifie les buts et les tâches permettant à chacune de ces entités d'atteindre les jalons à court, moyen et long terme établis dans le présent document. À court terme, les sources de financement et les problèmes de gouvernance demeureront au premier plan. À long terme, il sera essentiel d'obtenir l'engagement de nouvelles communautés de praticiens et de faire en sorte que la plupart des provinces, des territoires et plusieurs municipalités importantes apportent leur contribution de données à L'ICDG et utilisent l'ICDG. Jusqu'à présent, le leadership et la technologie ont constitué les centres d'intérêt et les forces de l'ICDG. La prochaine phase de l'ICDG doit se concentrer sur la prestation de services et le soutien à des communautés d'utilisateurs fortes ayant la capacité de travailler avec l'ICDG.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.012 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.013 |
| Open science | 0.004 | 0.009 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.007 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".