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Enregistrement W2544442953 · doi:10.1017/s1743921316002702

That over-used and much abused 4-letter word: DATA

2015· article· en· W2544442953 sur OpenAlexaff
Elizabeth Griffin

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Astronomical Union · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueData Quality and Management
Établissements canadiensDominion Astrophysical Observatory
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObjectivity (philosophy)Optimal distinctiveness theoryNounLinguisticsVerbPluralSubjectivityThe InternetComputer scienceConversationEpistemologySociologyPsychologyWorld Wide WebPhilosophySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In its prime state, DATA is a Latin word meaning “[things] given”, a plural noun derived from the verb “To Give”. Its singular form is DATUM. Modern conversation equates DATA with “Information”, while modern philosophies on information management are getting entwined with parallel philosophies on knowledge management. In some ways that is a positive development, and is greatly assisted by Open Access and Internet policies, but in others it is more detrimental, by threatening to blur the essential distinction between objectivity and subjectivity in our science. We examine that essential distinction from the view-points of observers, authors (and publishers), and database managers, and suggest where, when and how the distinctiveness of their fundamental contributions to the communication and validation of research results should be respected and upheld.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,505

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,233
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,141 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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