Big data y acceso a la información en México
Bibliographic record
Abstract
Berliner, Daniel, Brian Palmer-Rubin, Jésica E. Tapia Reyes, Benjamin E. Bagozzi, Aaron Erlich. (2022). Big data y acceso a la información en México (Informe de la Política Pública). The London School of Economics and Political Science. URL: bigdataytransparenciamx.lse.ac.uk/• El uso de la información ha crecido con el tiempo en respuesta a una gran variedadde necesidades.• Mayor profesionalización de ciudadanos y miembros de la sociedad civil que la solicitan; desarrollo de un ecosistema de expertos en transparencia y rendición de cuentas.• Aumento de respuestas engañosas por parte de los sujetos obligados, sobre todo para los solicitantes no expertos.• Sugerencia de política pública: mejorar el sistema para rastrear los textos de las respuestas en formatos más accesibles.• Sugerencia de política pública: mejorar la capacitación en las Unidades de Transparencia para estandarizar las prácticas para contestar a solicitudes de información pública.• Sugerencia de política pública: fortalecer los lazos del INAI con las organizaciones de la sociedad civil y enlistar a estas últimas como intermediarias para apoyar el uso ciudadano del sistema.• Para más información, ver la página web del proyecto: bigdataytransparenciamx.lse.ac.uk/
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 | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.005 | 0.009 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".