Notice bibliographique
Résumé
Résumé Pour relever en partie les défis lancés à la recherche canadienne sur les politiques publiques, un groupe de travail mixte réuni par le Conseil de recherches en sciences humaines ( crsh ) et Statistique Canada a proposé la création d’un réseau de Centres de données de recherche ( cdr ), qui est né officiellement en décembre 2000 avec l’ouverture du cdr de l’université McMaster, à Hamilton (Ontario). Les cdr se répartissant dans tout le pays, les chercheurs n’ont plus besoin d’aller à Ottawa pour consulter les fichiers de Statistique Canada. L’administration des cdr se conforme néanmoins à toutes les règles de confidentialité établies par la loi canadienne sur la statistique. Les cdr répondent, sur un même site, à une double nécessité : ils facilitent l’accès à des microdonnées détaillées indispensables pour mener certaines recherches essentielles en sciences sociales, tout en garantissant la sécurité et la confidentialité des informations fournies par les Canadiens.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,056 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,023 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,015 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».