Data Management Plan: Empowering Indigenous Peoples and Knowledge Systems Related to Climate Change and Intellectual Property Rights
Notice bibliographique
Résumé
The 'Empowering Indigenous Peoples and Knowledge Systems Related to Climate Change and Intellectual Property Rights' project examines processes of open and collaborative science related to indigenous peoples knowledge, climate change and intellectual property rights. It assumes and challenges practices of open science as a process, one that should involve modes of being both open and closed. The project takes history into account when considering how indigenous peoples' are producing knowledge related to climate change and how such knowledge maybe characterized as indigenous peoples' intellectual property and/or impacted by dominant intellectual property regimes. The central questions the research is addressing are: (i) How is climate change impacting indigenous Nama and Griqua communities? (ii) How are these communities producing indigenous knowledge related to addressing climate change and offering alternative strategies? (iii)How do indigenous Nama and Griqua characterize their knowledge as indigenous intellectual property (or not) and decide to openly share their knowledge (or not) internally or with the outside public? (iv) How and what types of laws and policies (including intellectual property rights) promote and/or hinder these indigenous strategies and open collaboration with the public? The data are being collected and created to answer these main questions. Furthermore, the researchers are critically tracking the research process itself and this data will be scrutinized to provide information on the open and collaborative science process and dilemmas and tensions around openness issues.
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 | 0,033 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 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 ».