Les réutilisateurs et les réutilisatrices des données publiques ouvertes : Le cas de Montréal
Bibliographic record
Abstract
Ce rapport a pour objectif de dresser un portrait des réutilisateurs du portail des données publiques ouvertes de la Ville de Montréal. Il s’agira, d’une part, de revenir sur les principaux écrits portant sur les données ouvertes en général et leur utilisation, et d’autre part, de détailler la nature, le contenu et le portrait des différentes demandes réalisées en lien avec le portail des données ouvertes entre 2016 et 2019. Il sera également question de réaliser des entrevues semidirigées avec les réutilisateurs, de creuser le type d’impacts et la valeur d’usage des données \nouvertes pour chaque catégorie de réutilisateurs, ainsi que de comprendre la chaîne de traitement \ndes données opérée.
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 | 0.027 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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".