Metadata for research data: current practices and trends
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports a study that examined the metadata standards and formats used by a select number of research data services, namely Datacite, Dataverse Network, Dryad, and FigShare. These services make use of a broad range of metadata practices and elements. The specific objective of the study was to investigate the number and nature of metadata elements, metadata elements specific to research data, compliance with interoperability and preservation standards, the use of controlled vocabularies for subject description and access and the extent of support for unique identifiers as well as the common and different metadata elements across these services. The study found that there was a variety of metadata elements used by the research data services and that the use of controlled vocabularies was common across the services. It was found that preservation and unique identifiers are central components of the studied services. An interesting observation was the extent of research data specific metadata elements, with Dryad making use of a wider range of metadata elements specific to research data than other services.
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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 | 0,103 | 0,157 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,035 | 0,061 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,014 |
| Communication savante | 0,023 | 0,041 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».