MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3217383056 · doi:10.5281/zenodo.4892757

Institutional Research Data Management Services Capacity Survey INSIGHTS Report #3 Future of Institutional RDM Support: Resources Prioritized, Investments, Challenges, and Accelerators

2021· report· en· W3217383056 sur OpenAlexaff
Alexandra Cooper, Lucia Costanzo, Dylanne Dearborn, Shahira Khair, Carol Perry, Andrea Szwajcer, Minglu Wang

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2021
Typereport
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueResearch Data Management Practices
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of TorontoUniversity of VictoriaYork UniversityUniversity of GuelphQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRDMBusinessData managementResearch dataKnowledge managementSurvey data collectionProcess managementComputer scienceData scienceDatabaseData curation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An Executive Summary of the survey results was released in January 2020, followed by the first Insights report in June 2020, and the second Insights report in March 2021. This third and final Insights report explores the following topics in RDM capacity development: RDM Resources Prioritized Investment in RDM Technology and Human Resources Barriers and Challenges to Support RDM Accelerators for RDM Development

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,078
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil0,171

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,078
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,013
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0350,011

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 Opus0,291
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,061 · 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'étudeObservationnel
DomaineReproductibilité
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)Même sujetResearch Data Management PracticesTravaux en français237 207