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Enregistrement W3006305584 · doi:10.3998/ticker.16481003.0004.104

Help! I'm New to Licensing and Don't Know Where to Start

2019· article· en· W3006305584 sur OpenAlexvenueno aff
Breezy Silver

Notice bibliographique

RevueTicker The Academic Business Librarianship Review · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiotechnology and Related Fields
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeed to knowInternet privacyBusinessComputer scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Column IntroductionFor those of us that deal with database or data set licenses, it can be quite a daunting task (especially within the business resources realm).The complexities involved with access, download restrictions, and other terms of use embedded in the license can lead to frustration and confusion.In this article, Breezy Silver discusses some of the tips and tricks that can be used to help manage this complex document.Breezy also offers some words of encouragement that can be used during the negotiation process as well.-Ryan Splenda and Eve Wider, Column Editors When one first sees a license, it can be an intimidating, long document of jargon for anyone without a law degree.Most licenses tend to be extensive, while an occasional one can be brief.Business resources and database licenses can add their own challenge, since many come from companies in the corporate arena, and they do not translate well to academia and our needs.Some companies are so new to academia that they do not know that academia uses resources differently than the corporate world.That means the licenses may need some extra work to make them fit our needs.Here are some basic recommendations to keep in mind when wading through that document coming from someone with no law degree who has already done a fair amount of wading to learn licensing.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,078
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,598

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,078
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,006
Communication savante0,0150,023
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0090,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1790,189

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,247 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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