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Enregistrement W2784275940 · doi:10.3233/isu-170861

Systematizing benefits of open science practices

2017· article· en· W2784275940 sur OpenAlexfundno aff
Valeria Arza, Mariano Fressoli

Notice bibliographique

RevueInformation Services & Use · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpen Source Software Innovations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research CentreDepartment for International DevelopmentGovernment of the United Kingdom
Mots-clésOpenness to experienceOpen scienceExtant taxonCreativityKnowledge managementOpen innovationDimension (graph theory)Open dataPublic goodComputer scienceEngineering ethicsSociologyPublic relationsBusinessPolitical sciencePsychologyEngineeringWorld Wide WebEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Open science aims at the creation of public scientific goods by means of sharing outputs and widening and facilitating collaboration, in one or many of the different research stages. There are many beneficial aspects of open science that have been claimed in the literature, such us improving research efficiency, accelerating creativity, democratizing knowledge and empowering stakeholders. These claims are normally based on anecdotal experiences. In this paper we aim at organizing the extant literature on benefits of open science, in an attempt to build a bi-dimensional framework that relates characteristics of openness with benefits to be expected. The first dimension accounts for the characteristics of the collaboration, while the second for aspects of access to shared outputs. In the conclusion, we briefly illustrate our framework using evidence from four Argentinean open science initiatives.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0050,010
Communication savante0,0110,012
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations48
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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