Open Data Census 项目数据提交与审核机制详解
2025-07-02 00:29:36作者:傅爽业Veleda
项目概述
Open Data Census 是一个旨在评估全球各国关键数据集开放程度的项目。该项目通过收集和验证各国特定类别数据的可获得性信息,建立了一个开放数据评估体系。本文将详细介绍该项目的运作机制、数据提交流程以及审核标准。
运作机制
四步工作流程
-
数据提交阶段
参与者提交关于本国关键数据集可获得性的信息,例如巴西的预算数据情况。提交内容需要包含具体的数据来源链接和详细说明。 -
编辑审核阶段
国家编辑对提交的内容进行专业审核,评估其准确性和完整性。编辑有权要求提交者补充信息或进行修改。 -
质量评估阶段
编辑根据预设标准对提交内容进行评分,决定是否批准发布。评估标准包括数据源的权威性、可访问性以及元数据的完整性。 -
发布展示阶段
通过审核的数据将被纳入开放数据指数,并在项目网站上公开展示,成为该国的官方数据记录。
数据提交指南
新增数据提交
- 从国家列表中选择目标国家
- 进入该国概览页面
- 点击相应类别旁的"提交信息"按钮
- 根据找到的数据集填写表单
- 参考FAQ获取填写帮助
- 提交后等待审核,状态将显示为"待审核"
现有数据更新
- 定位到需要更新的国家条目
- 在概览页面点击相应类别的"提交信息"按钮
- 填写更新内容表单
- 提交后系统会自动标记为待审核状态
专业建议:在提交更新时,建议同时提供变更理由和参考依据,这将有助于编辑快速评估变更的合理性。
审核流程详解
编辑工作规范
- 登录系统后查看待审核条目
- 仔细比对现有条目和提交内容
- 必要时可编辑整合新旧内容(特别是注释部分)
- 做出最终决定:
- 发布:当新提交明显优于现有内容时
- 拒绝:当提交质量不足或信息不准确时
重要提示:发布操作会完全覆盖原有条目,编辑应确保已整合所有有价值的信息后再执行发布操作。
质量评估标准
编辑在审核时应重点关注以下方面:
- 数据源可靠性:是否来自官方或权威机构
- 可访问性:链接是否有效,数据是否可免费获取
- 元数据完整性:是否包含必要的描述信息
- 时效性:数据是否为最新版本
- 格式开放性:是否采用机器可读的开放格式
常见问题处理
- 重复提交:合并相似内容,保留最完整的信息
- 争议数据:要求提供更多佐证材料或发起讨论
- 部分更新:可选择性整合新提交中的有效部分
- 技术问题:检查链接有效性,验证数据可下载性
最佳实践建议
- 提交前先搜索现有条目,避免重复工作
- 提供尽可能详细的来源说明和访问方式
- 对于复杂数据集,建议分多次提交不同部分
- 保持客观中立的描述,避免主观评价
- 定期检查已提交内容的有效性,及时更新失效链接
通过这套严谨的提交和审核机制,Open Data Census 项目确保了其数据评估结果的可靠性和权威性,为全球开放数据运动提供了有价值的参考基准。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 中兴e读zedx.zed文档阅读器V4.11轻量版:专业通信设备文档阅读解决方案 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
410
3.16 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
254
暂无简介
Dart
674
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
664
322
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
659
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
264
326
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868