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Enregistrement W3210014563 · doi:10.5281/zenodo.4558274

D1.6 SSHOC Data Management Plan

2020· article· en· W3210014563 sur OpenAlexaff
Ivana Ilijašić Veršić, Vanja Komljenović, Martina Drascic, Irena Vipavc Brvar, Elizabeth Lea Bishop, Daan Broeder, Maria Eskevich, Dieter Van Uytvanck, Maria Gavriilidou, Emiliano Degl’Innocenti, Monica Monachini, Nicolas Larrousse, Wolfgang Schmidle, Laure Barbot, Erzsébet Tóth-Czifra, Klaus Illmayer, Matej Ďurčo, Stefan Buddenbohm, Nanette Rißler-Pipka, Lana Yoo, Diana Zavala‐Rojas, Tom Emery, Marion Wittenberg, Vasso Kalaitzi, Joseph Padfield, Johanna Bristle, Fabio Franzese, Stefan Gruber, Annette Scherpenzeel, Stephanie Stuck, Luzia M. Weiss, Marieke Willems, Cees van der Eijk, Holly Wright, Kea Tijdens

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueResearch Data Management Practices
Établissements canadiensCanarie
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlan (archaeology)Computer scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Deliverable 1.6 Data Management Plan (DMP) provides structured description of data collected, created, and used for and by the SSHOC project. It also describes the procedures and policies as well as data protection and preservation mechanisms used during the implementation of the SSHOC project and planned in the post implementation period. This document follows the structure of Horizon 2020 DMP template1 and outlines the key points regarding: ● purpose of the data collection in relation to SSHOC project objectives and activities, ● types and formats of SSHOC project data, ● reuse of existing data, ● origin of data and data usefulness, ● alignment with FAIR principles, ● resources needed and responsibilities within the project, ● data security, ● ethical and intellectual property aspects related to data. The SSHOC DMP describes the overall methodology, standards and technical aspects to enable sound and tenable data management system for the SSHOC project. It presents the SSHOC project datasets, the basic rules of conduct in handling project data, and serves as a guide for members of the SSHOC project consortium. SSHOC recognizes the following data handled throughout the project duration: ● Survey data ● Case studies / pilots data ● Tools and Service data ● SSHOC Marketplace data ● SSHOC user communities data ● Other data Descriptions of the recognised data follow the same structure throughout the document giving the overview of the key points for each type of data. The SSHOC Data Management Plan is a living document and shall be updated continuously throughout the project in line with the new information gathered via conducting the project activities.

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil0,442

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0140,007
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1320,162

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 Opus0,221
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,094 · 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
DomaineReproductibilité
GenreProtocole

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'admission1
Résumé présentoui

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