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Enregistrement W3165965438 · doi:10.15353/cfs-rcea.v8i1.513

O is for open (as well as optimal, operable, optimistic, organic)

2021· article· en· W3165965438 sur OpenAlexvenueno aff
David Szanto, Alexia Moyer

Notice bibliographique

RevueCanadian Food Studies / La Revue canadienne des études sur l alimentation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueResearch Data Management Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublicationPublishingRevenuePublic relationsBusiness modelProfit (economics)BusinessMarketingEconomicsPolitical scienceAccountingLawAdvertising

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Much as we might like to think of the academy as an enlightened domain of pure knowledge creation, it is inextricably linked to financial and corporate influences. The business of academic publishing is a complex ecosystem of actors, processes, expectations, and perversions. Many of us have encountered—indeed, have reinforced—such entanglements. Very often our academic success depends on learning the rules of engagement and then following them. We research, we write, we publish; we review, we critique, we edit. We make our textual submissions and pay our subscription fees, whether directly to a journal or indirectly through our participation in the institutions, organizations, and libraries to which we are connected. But this system, when we start to unpack it, can present some pretty nefarious effects. Research papers published in for-profit journals are not easily and freely accessible to those outside of institutional life. Yet these papers are generally produced by people with access to public funding, either from research councils or educational institutions. By paying for journal articles that sit behind paywalls, we are effectively transferring tax revenue into the pockets of private corporations. Of course, for those who can’t or don’t want to pay, there are semi- and non-legal options, but even ‘free’ access to PDFs comes with costs (often folded back into commercial publishers’ fee structures).

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,266

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0160,050
Communication savante0,0260,021
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0100,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0450,020

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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,212 · 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
GenreCommentaire

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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