Access to scientific data: The Social and Technical Challenges and strategies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The practice of science has changed in the last three decades due to the rapid development of information and communication technologies and massive increases in computing capacity, made manifest by the Internet. As the International Council for Science (ICSU) describes in its recently released five‐year strategic plan, there is now more scientific data and information that is freely and openly available. This environment enables scientists around the world access to the most up‐to‐date data and information from his or her desktop. “Secondary analyses of data, and the combining of data from multiple sources, are opening up exciting new scientific horizons. Scientific publication practices are changing rapidly.” (ICSU, 2005, 16‐17) These revolutionary changes in the creation, management, and use of scientific data and information have significant economic and social implications. First among them are the economic and legal aspects provoked by open sharing versus intellectual property protection of scientific data. In addition to the impact of these issues, there are technical challenges in managing the life cycle of scientific data. Long‐term preservation strategies are evolving to ensure that the authenticity of scientific data can be verified, and to enable knowledge discovery and interoperability via metadata representations of the data collections. To maximize the impact of scientific data, the information community needs to promote new thinking and structures in society to properly collect, preserve and distribute this resource. In response to the issues and challenges in access to scientific data and information, we have arranged for a comprehensive session that examines the topic from a holistic view. For full coverage, two panels are required: one that covers the current social and policy contexts and one that covers the system developments being driven by these broader issues. The experts on both panels will contribute their experience from conducting social, economic, and technical research of scientific data and information and invite the ASIS&T annual meeting attendees to join them in discussion.
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 | 0,134 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,060 |
| Communication savante | 0,055 | 0,080 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,041 |
| Intégrité de la recherche | 0,030 | 0,028 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».