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Enregistrement W2887998895 · doi:10.7554/elife.29319

Motivating participation in open science by examining researcher incentives

2017· article· en· W2887998895 sur OpenAlexafffundabout
Sarah E. Ali‐Khan, Liam W. Harris, E. Richard Gold

Notice bibliographique

RevueeLife · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGenome AlbertaGenome Canada
Mots-clésOpen scienceIncentiveThematic analysisPublic relationsScience policyOpen dataIntellectual propertyPolitical scienceQualitative researchSociologyPsychologySocial sciencePublic administrationEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Support for open science is growing, but motivating researchers to participate in open science can be challenging. This in-depth qualitative study draws on interviews with researchers and staff at the Montreal Neurological Institute and Hospital during the development of its open science policy. Using thematic content analysis, we explore attitudes toward open science, the motivations and disincentives to participate, the role of patients, and attitudes to the eschewal of intellectual property rights. To be successful, an open science policy must clearly lay out expectations, boundaries and mechanisms by which researchers can engage, and must be shaped to explicitly support their values and those of key partners, including patients, research participants and industry collaborators.

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)0,076
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,273
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie, Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte
Catégories consensuellesMétarecherche, Bibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,197
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0760,273
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0160,055
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0160,004
Science ouverte0,0110,007
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 Opus0,888
Tête enseignante GPT0,717
Écart entre enseignants0,172 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations55
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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