INFRAESTRUTURAS DE DADOS ESPACIAIS - IDES: PERSPECTIVA ACADÊMICA – DESAFIOS E PROPOSTA
Bibliographic record
Abstract
O principal objetivo deste artigo é prover um quadro geral das chamadas IDEs (Infraestruturas de Dados Espaciais) Acadêmicas ou Universitárias e a inclusão de IDEs Acadêmicas Locais como nós em uma infraestrutura de dados espaciais mais geral e abrangente (acadêmica ou não). O artigo foi elaborado a partir das proposições da Dr.ª Claire Ellul (University College of London - UCL) e do Dr. Clodoveu Davis Jr (Universidade Federal de Minas Gerais - UFMG) e do trabalho de Castelein et al. (2010). Conclui-se que há um entendimento comum sobre a diferença de qualidade dos dados gerados e dos metadados referentes a dados espaciais produzidos na academia. Propõe-se também, que as entradas para uma IDE Acadêmica devam ser tratadas essencialmente como informação voluntária e a criação de um projeto amplo, objetivando o estabelecimento de uma IDE Acadêmica de modo a permitir a sua integração em uma plataforma SIG (Sistema de Informações Geográficas).
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.005 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".