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Enregistrement W2111073585 · doi:10.1126/science.1095958

An International Framework to Promote Access to Data

2004· article· en· W2111073585 sur OpenAlexaff
Peter Arzberger, P. Schroeder, Anne Beaulieu, Geof Bowker, Kathleen Casey, Leif Laaksonen, David Moorman, Paul F. Uhlir, Paul Wouters

Notice bibliographique

RevueScience · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueInnovation Policy and R&D
Établissements canadiensSocial Sciences and Humanities Research Council
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData accessComputer scienceBusinessData scienceDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The emergence of an global cyberinfrastructure is rapidly increasing the ability of scientists to produce, manage, and use data, leading to new understanding and modes of scientific inquiry that depend on broader data access. As research becomes increasingly global, data intensive, and multifaceted, it is imperative to address national and international data access and sharing issues systematically in a policy arena that transcends national jurisdictions. The authors of this Policy Forum summarize key findings of an international group that studied these issues on behalf of the OECD, and argue that an international framework of principles and guidelines for data access is needed to better realize this potential. They provide a framework for locating and analyzing where improvements can be made in data access regimes, and highlight several topics that require further examination to better inform future policies.

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)0,094
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,072
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,496

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0940,072
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0080,020
Communication savante0,0330,019
Science ouverte0,0060,018
Intégrité de la recherche0,0230,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,004

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations213
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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