VIVO software 1.10.0 release
Notice bibliographique
Résumé
Summary VIVO [Pronunciation: vee-voh] is member-supported, enterprise open source software and an ontology for representing scholarship. VIVO supports recording, editing, searching, browsing and visualizing scholarly activity. VIVO encourages research discovery, expert finding, network analysis and assessment of research impact. VIVO is easily extended to support additional domains of scholarly activity. VIVO uses an ontology to represent people, papers, grants, projects, datasets, resources, and other elements of research and scholarship as linked open data. The ontology can be used to create RDF that can be loaded into VIVO. VIVO RDF data is easily exported for use in other applications. VIVO includes Vitro, a domain-free engine for managing linked open data, the JFact reasoner, SolR for search, SPARQL query, Jena as a triple store, supporting both TDB and SDB on MySQL, uses D3 for visualizations, and provides multiple APIs, including Triple Pattern Fragments for rapid remote access to specified data. Using VIVO, organizations can represent the activities and accomplishments of their scholars as linked open data, and share that data with others. Acknowledgements The authors wish to acknowledge the foundational work done on VIVO, and VIVO concepts by the team at the Mann Agricultural Library, Cornell University, led by Jon Corson-Rikert. The authors also wish to acknowledge NIH grant 1U24RR029822-01 to the first author, which funded the work of more than 120 co-investigators in the further development of the VIVO software, and NIH grant xxxxxxx to Dr. Melissa Haendel of Oregon Health Science University which funded significant advances in the VIVO Integrated Semantic Framework, which VIVO uses to represent scholarship. Finally, the authors wish to acknowledge the many hundreds of members of the VIVO community around the world, who volunteer their time and effort to advance the art of representing scholarship as linked open data. The work described here builds on the work of many others.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,325 | 0,283 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».