On the Lack of Consensus over the Meaning of Openness: An Empirical Study
Notice bibliographique
Résumé
This study set out to explore the views and motivations of those involved in a number of recent and current advocacy efforts (such as open science, computational provenance, and reproducible research) aimed at making science and scientific artifacts accessible to a wider audience. Using a exploratory approach, the study tested whether a consensus exists among advocates of these initiatives about the key concepts, exploring the meanings that scientists attach to the various mechanisms for sharing their work, and the social context in which this takes place. The study used a purposive sampling strategy to target scientists who have been active participants in these advocacy efforts, and an open-ended questionnaire to collect detailed opinions on the topics of reproducibility, credibility, scooping, data sharing, results sharing, and the effectiveness of the peer review process. We found evidence of a lack of agreement on the meaning of key terminology, and a lack of consensus on some of the broader goals of these advocacy efforts. These results can be explained through a closer examination of the divergent goals and approaches adopted by different advocacy efforts. We suggest that the scientific community could benefit from a broader discussion of what it means to make scientific research more accessible and how this might best be achieved.
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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 | 0,341 | 0,557 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,038 |
| Communication savante | 0,017 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».