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Enregistrement W2996639604 · doi:10.21810/pop.2019.006

Social Media Engine: Extending our Methodology into other Objects of Scholarship

2019· article· en· W2996639604 sur OpenAlexaffvenue
Luís Meneses, Alyssa Arbuckle, Alfaro López, Belaid Moa, Ray Siemens, Richard Furuta

Notice bibliographique

RevuePop! Public Open Participatory · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueRecommender Systems and Techniques
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarshipSocial mediaRelevance (law)Context (archaeology)Computer scienceWorld Wide WebWork (physics)Data scienceKnowledge managementPolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we describe our efforts towards building a framework that extends the functionality of an Open Access Repository by implementing processes that integrate the ongoing trends in social media into the context of a digital collection—while taking into account the potential of social media, the relevance of open infrastructures and the accessibility of open knowledge. We refer to these processes collectively as the Social Media Engine. The purpose of this paper is twofold: first, we propose to challenge some of the preconceived notions of digital libraries by making repositories more dynamic; and second, by challenging this notion we want to promote public engagement and open scholarship. As a work in progress, we believe that a real challenge lies in emphasizing the connections between documents that can be treated as objects of study as well.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0100,007
Études des sciences et des technologies0,0060,012
Communication savante0,0140,024
Science ouverte0,0050,012
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,004

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 Opus0,376
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,065 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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