Quantifying Institutional Reach Through the Human Network in Natural History Collections
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Through the Bloodhound proof-of-concept, https://bloodhound-tracker.net an international audience of collectors and determiners of natural history specimens are engaged in the emotive act of claiming their specimens and attributing other specimens to living and deceased mentors and colleagues. Behind the scenes, these claims build links between Open Researcher and Contributor Identifiers (ORCID, https://orcid.org) or Wikidata identifiers for people and Global Biodiversity Information Facility (GBIF) specimen identifiers, predicated by the Darwin Core terms, recordedBy (collected) and identifiedBy (determined). Here we additionally describe the socio-technical challenge in unequivocally resolving people names in legacy specimen data and propose lightweight and reusable solutions. The unique identifiers for the affiliations of active researchers are obtained from ORCID whereas the unique identifiers for institutions where specimens are actively curated are resolved through Wikidata. By constructing closed loops of links between person, specimen, and institution, an interesting suite of potential metrics emerges, all due to the activities of employees and their network of professional relationships. This approach balances a desire for individuals to receive formal recognition for their efforts in natural history collections with that of an institutional-level need to alter budgets in response to easily obtained numeric trends in national and international reach. If handled in a coordinating fashion, this reporting technique may be a significant new driver for specimen digitization efforts on par with Altmetric, https://www.altmetric.com, an important new tool that tracks the impact of publications and delights administrators and authors alike.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 découle