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Enregistrement W2204304849 · doi:10.5281/zenodo.7805494

Building Expertise to Support Digital Scholarship: A Global Perspective

2015· article· en· W2204304849 sur OpenAlexfundaboutno aff
Vivian Lewis, Lisa Spiro, Xuemao Wang, Jon E. Cawthorne

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Tools and Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Association of Research LibrariesAssociation of Research LibrariesAndrew W. Mellon Foundation
Mots-clésScholarshipDigital scholarshipContext (archaeology)Political sciencePublic relationsPerspective (graphical)Knowledge managementSociologyEngineering ethicsComputer scienceEngineeringLibrary scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report sheds light on the expertise required to support a robust and sustainable digital scholarship (DS) program. It focuses first on defining and describing the key domain knowledge, skills, competencies, and mindsets at some of the world’s most prominent digital scholarship programs. It then identifies the main strategies used to build this expertise, both formally and informally. The work is set in a global context, examining leading digital scholarship organizations in China, India, Taiwan, the United Kingdom, Germany, Mexico, Canada, and the United States. The report provides recommendations to help those currently involved in or considering embarking on a digital scholarship program.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,009
Communication savante0,0090,012
Science ouverte0,0010,013
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations12
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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