Framing a Situated and Inclusive Open Science: Emerging Lessons from the Open and Collaborative Science in Development Network
Notice bibliographique
Résumé
What is open science and under what conditions could it contribute towards addressing persistent development challenges? How could we re-imagine and enrich open science so that it is inclusive of local realities and a diversity of knowledge traditions? These are some of the questions that the Open and Collaborative Science in Development Network (OCSDNet) is attempting to answer. In this paper, we provide the rationale and principles underlying OCSDnet, the conceptual and methodological frameworks guiding the research, and preliminary findings from the network's twelve globally diverse research projects. Instead of a “one-size-fits-all” approach to open science, our findings suggest that it is important to take into account the local dynamics and power structures that affect the ways in which individuals tend to collaborate (or not) within particular contexts. Despite the on-going resistance of powerful actors towards new forms of creating and sharing diverse knowledge, concluding evidence from the twelve research teams suggests that open science does indeed have an important role to play in facilitating inclusive collaboration and transformatory possibilities for development.
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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 | 0,028 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,064 |
| Communication savante | 0,032 | 0,037 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».