The Tao of open science for ecology
Notice bibliographique
Résumé
The field of ecology is poised to take advantage of emerging technologies that facilitate the gathering, analyzing, and sharing of data, methods, and results. The concept of transparency at all stages of the research process, coupled with free and open access to data, code, and papers, constitutes “open science.” Despite the many benefits of an open approach to science, a number of barriers to entry exist that may prevent researchers from embracing openness in their own work. Here we describe several key shifts in mindset that underpin the transition to more open science. These shifts in mindset include thinking about data stewardship rather than data ownership, embracing transparency throughout the data life‐cycle and project duration, and accepting critique in public. Though foreign and perhaps frightening at first, these changes in thinking stand to benefit the field of ecology by fostering collegiality and broadening access to data and findings. We present an overview of tools and best practices that can enable these shifts in mindset at each stage of the research process, including tools to support data management planning and reproducible analyses, strategies for soliciting constructive feedback throughout the research process, and methods of broadening access to final research products.
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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 | 0,085 | 0,113 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,067 |
| Communication savante | 0,029 | 0,041 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».