Perspectives on Open Science and scientific data sharing:an interdisciplinary workshop.
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
Looking at Open Science and Open Data from a broad perspective. This is the idea behind "Scientific data sharing: an interdisciplinary workshop", an initiative designed to foster dialogue between scholars from different scientific domains which was organized by the Istituto Italiano di Antropologia in Anagni, Italy, 2-4 September 2013.We here report summaries of the presentations and discussions at the meeting. They deal with four sets of issues: (i) setting a common framework, a general discussion of open data principles, values and opportunities; (ii) insights into scientific practices, a view of the way in which the open data movement is developing in a variety of scientific domains (biology, psychology, epidemiology and archaeology); (iii) a case study of human genomics, which was a trail-blazer in data sharing, and which encapsulates the tension that can occur between large-scale data sharing and one of the boundaries of openness, the protection of individual data; (iv) open science and the public, based on a round table discussion about the public communication of science and the societal implications of open science. There were three proposals for the planning of further interdisciplinary initiatives on open science. Firstly, there is a need to integrate top-down initiatives by governments, institutions and journals with bottom-up approaches from the scientific community. Secondly, more should be done to popularize the societal benefits of open science, not only in providing the evidence needed by citizens to draw their own conclusions on scientific issues that are of concern to them, but also explaining the direct benefits of data sharing in areas such as the control of infectious disease. Finally, introducing arguments from social sciences and humanities in the educational dissemination of open data may help students become more profoundly engaged with Open Science and look at science from a broader perspective.
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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 | 0,064 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,050 | 0,107 |
| Science ouverte | 0,056 | 0,173 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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