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Enregistrement W2044093619 · doi:10.1002/meet.14504201237

Interoperability strategies for scientific cyberinfrastructure: Research and practice

2005· article· en· W2044093619 sur OpenAlexfundno aff
Karen S. Baker, David Ribes, Florence Millerand, Geoffrey C. Bowker

Notice bibliographique

RevueProceedings of the American Society for Information Science and Technology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueScientific Computing and Data Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Social and Economic SciencesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of California, San DiegoNational Science Foundation
Mots-clésCyberinfrastructureInteroperabilityKnowledge managementData scienceRubricComputer scienceScale (ratio)World Wide WebSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The development of new infrastructures for research and collaboration are occurring together with changes in expectations for scientific knowledge. New vocabularies and perspectives are developing with social and organizational practices of science changing concurrently but at different rates. Between the new infrastructures and the new perspectives, we are changing both how we know and what it is to know. A recently initiated three year project supported by the NSF Human Social Dynamics Program (Interoperability Strategies for Scientific Cyberinfrastructure: A Comparative Study) brings together work with three established research collaborations on large‐scale information infrastructures in order to understand through comparative study particular configurations of technologies, communities, and organizations. Despite specific alignments of technical commitment, community involvement and organizational structure, all the projects fall under a common rubric of achieving for data interoperability.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,083
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,067
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0830,067
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0050,038
Communication savante0,0270,034
Science ouverte0,0060,012
Intégrité de la recherche0,0100,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,110
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,317 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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