Knowledge for All: Building a Collaborative, International, and Open Citation Database.
Notice bibliographique
Résumé
Collaborative internet technologies and thriving open access, open source, and open data movements have fostered many projects that provide free access to scholarly journal citation data. This is vitally important for ensuring that researchers, policy makers, libraries, non-profit organizations, and the general public globally have access to all pertinent research, regardless of institutional affiliation or financial resources. However, there does not currently exist a tool that instead provides comprehensive access to all published scholarly journal citation data in a completely open format. Knowledge for All is that project. Using a collaborative, crowdsourcing model in all respects, Knowledge for All is an open access and open source scholarly citation database that is being developed by a non-profit organization in Atlantic Canada with the support of thousands of organizations and individuals worldwide. All data in the Knowledge for All system will be available in the public domain for re-use in any capacity, as well as being publicly available through a web interface with robust search features. As a project that will be collaboratively developed, maintained, and used by the international research community, it is vitally important that the project meets the community’s diverse needs. Thus, the PKP Conference provides an opportunity to present the working technology, content, funding, and governance models for the Knowledge for All project to the community to gather feedback and generate discussion and new ideas, particularly regarding how can we engage the entire international community in the Knowledge for All project.
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 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 | 0,036 | 0,138 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,038 | 0,053 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,024 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,023 |
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 ».