Privacy-Enhanced Public Name-Authority System for Building Research Communities
Notice bibliographique
Résumé
Today, the Internet has become an important source of information about academic researchers and their research activities.ÃÂ ÃÂ The types of information one can obtain from the Internet include contact information, publication information, biographical information, photographs, and other miscellaneous information.ÃÂ Some of this information is generated by professional societies and academic institutions, while other information is generated by individuals and independent enterprises. \n\nAs the quantity of academic material on the web grows, finding and processing information about a researcher's work is increasingly difficult. For example, it is often hard to discern whether authors of different papers in tangentially-related areas are the same person, based solely on a name. Even if one can determine this information, it is often difficult to assess the accuracy of information obtained, especially if it was generated either by an individual or by community of users. \n\nIn this thesis, we propose a novel community-based and web-accessible repository of information about academic researchers and their research activities. First, we introduce a web-application called \\emph{Federated World Directory of Mathematicians}(FWDM), which retrieves personal information from a variety of disparate data-sets, and which inspired the solutions proposed in this thesis. We then propose a \\emph{public name-authority system}, as a means to provide high quality disambiguated information on researchers. The proposed system helps to ensure the quality of information by obtaining only the information approved by the research community. We introduce and describe two approaches to the design of public name-authority systems - the data-filtered and the user-filtered name authority systems - in order to explore their benefits and drawbacks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».