Data citation in linguistics publications
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
The creation and dissemination of reproducible research is receiving ever-growing attention in discussions on best practices in publication and education. A key element of these practices is appropriate citation of data sources. In this presentation we describe one scholar-led initiative to increase awareness of the value of data citation in scholarly communication across the discipline of linguistics. Practices in linguistics are varied; it is primarily a data-driven social science, in which inferences about the properties of language, human cognition, cultures and societies are drawn from observations of language. The primary data sets underlying the field are records of these observations in the form of, for instance, texts, audio/video recordings and annotations. While linguists have always relied on language data, they have not always facilitated access to those data in publications (Berez-Kroeker et al. 2018). A great deal of published linguistic research is therefore not reproducible, either in principle or in practice. A primary factor hindering reproducible research in linguistics is the lack of standards for data citation in scholarly publishing. Lacking such standards, the field continues to emphasize linguistic analyses over linguistic data, and as a result, linguists have little incentive to make the data behind research publications accessible. Funded by the US National Science Foundation, since 2015 we have endeavored to develop and promote standards for citing data. We are an international (Norway, US, Canada, Australia) team of scholars including linguistic data practitioners, scholarly communication librarians, and digital archivists. In this presentation we discuss our coordinated efforts over the past four years, including: Network building 3 international workshops to identify technical and sociological barriers to research data citation in linguistics publications; The formation of the Linguistics Data Interest Group (https://rd-alliance.org/groups/linguistics-data-ig) within the Research Data Alliance, with nearly 100 members from the international linguistics scholarly community. Outreach activities Short-form technical courses and presentations offered through the Linguistic Society of America. Deliverable products An open-access position paper (Berez-Kroeker et al. 2018). The Austin Principles of Data Citation in Linguistics (http://linguisticsdatacitation.org), which annotates the FORCE11 Joint Declaration of Data Citation Principles (Data Citation Synthesis Group 2014) for linguistic scholarship. Guidelines for citing linguistic data to be shared in late 2019 with linguistics journal editors and stylesheet curators. The open-access Open Handbook of Linguistic Data Management (MIT Press Open, est. publication date 2020). With this presentation, we aim to encourage practitioners in other fields to initiate similar advancements, and to encourage decision-makers and publishers to actively collaborate with and support scholar-led initiatives working toward better research practices.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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