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Enregistrement W3027132030 · doi:10.1007/978-3-030-62466-8_28

The OpenCitations Data Model

2020· preprint· en· W3027132030 sur OpenAlexfundno aff
Marilena Daquino, Silvio Peroni, David M. Shotton, Giovanni Colavizza, Behnam Ghavimi, Anne Lauscher, Philipp Mayr, Matteo Romanello, Philipp Zumstein

Notice bibliographique

RevueLecture notes in computer science · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSemantic Web and Ontologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversità di BolognaUniversité de MontréalUniversiteit LeidenWellcome Trust
Mots-clésComputer scienceOntologyReuseVariety (cybernetics)ReusabilityContext (archaeology)Semantic WebInformation retrievalData model (GIS)Data scienceWorld Wide WebData miningEngineeringArtificial intelligenceSoftwareProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A variety of schemas and ontologies are currently used for the machine-readable description of bibliographic entities and citations. This diversity, and the reuse of the same ontology terms with different nuances, generates inconsistencies in data. Adoption of a single data model would facilitate data integration tasks regardless of the data supplier or context application. In this paper we present the OpenCitations Data Model (OCDM), a generic data model for describing bibliographic entities and citations, developed using Semantic Web technologies. We also evaluate the effective reusability of OCDM according to ontology evaluation practices, mention existing users of OCDM, and discuss the use and impact of OCDM in the wider open science community.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Science ouverte
Catégories consensuellesScience ouverte
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,458
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0220,025
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,229 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations21
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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