Supporting successful data sharing practices in earthquake engineering
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
Purpose Prior studies identified a need for further comparison of data-sharing practices across different disciplines and communities. Toward addressing this need, the purpose of this paper is to examine the data-sharing practices of the earthquake engineering (EE) community, which could help inform data-sharing policies in EE and provide different stakeholders of the EE community with suggestions regarding data management and curation. Design/methodology/approach This study conducted qualitative semi-structured interviews with 16 EE researchers to gain an understanding of which data might be shared, with whom, under what conditions and why; and their perceptions of data ownership. Findings This study identified 29 data-sharing factors categorized into five groups. Requirements from funding agencies and academic genealogy were frequent impacts on EE researchers’ data-sharing practices. EE researchers were uncertain of data ownership and their perceptions varied. Originality/value Based on the findings, this study provides funding agencies, research institutions, data repositories and other stakeholders of the EE community with suggestions, such as allowing researchers to adjust the timeframe they can withhold data based on project size and the amount of experimental data generated; expanding the types and states of data required to share; defining data ownership in grant requirements; integrating data sharing and curation into curriculum; and collaborating with library and information schools for curriculum development.
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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,181 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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