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Enregistrement W3099924134 · doi:10.29173/cais1175

Digital Archiving by Nigerian and Foreign Authors in a Low Resource Context: A Content Analysis of Publications on Natural Language Processing of Nigerian Languages

2020· article· en· W3099924134 sur OpenAlexaffvenue
Toluwase Asubiaro

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Annual Conference of CAIS / Actes du congrès annuel de l ACSI · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWikis in Education and Collaboration
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScopusDigital libraryWeb of scienceLibrary scienceContext (archaeology)Foreign languageHumanitiesComputer scienceWorld Wide WebPolitical scienceGeographyArtPhilosophyLinguisticsMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated if there is a difference in the number of articles, datasets and computer codes that foreign and Nigerian authors of scientific publications on natural language processing (NLP) of Nigerian languages deposited in digital archives. Relevant articles were systematically retrieved from Google, Web of Science and Scopus. Authorship type and data archiving information was extracted from the full text of the relevant publications. Result shows that papers with foreign authorship (80.4%) published their articles in non-commercial repositories, more than papers with Nigerian authorship (55.3%). Similarly, few papers with foreign authorship deposited research data (19.1%) and computer codes (10.4%), while none of the papers with Nigerian authorship did. It was recommended that librarians in Nigeria should create awareness on the benefits of digital archiving and open science. Cette étude a eximané les différences dans le nombre d'articles, d'ensembles de données et de codes informatiques dans les articles scientifiques sur le traitement du langage naturel que les auteurs nigériens et les auteurs étrangers ont soumis dans les dépôts d'autoarchivage. Les articles pertinents ont été systématiquement extraits de Google, Web of Science et Scopus. Les informations relatives au type d'auteur et à l'archivage des données ont été extraites du texte intégral des publications pertinentes. Les résultats montrent que les articles écrits par des auteurs étrangers ont davantage publié leurs articles dans des dépôts non commerciaux (80,4%) que les auteurs nigériens (55,3%). Peu d'auteurs étrangers ont déposé des données de recherche (19,1%) et des codes informatiques (10,4%) tandis qu'aucun auteur nigérien ne l'a fait. Ces résultats démontrent l'importance de la sensibilisation aux avantages des dépôt d'archivage et de la science ouverte pour les bibliothécaires nigériens.

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)0,018
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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