Research Data Services: Partnerships
Notice bibliographique
Résumé
The Association of Research Libraries (ARL)/Canadian Association of Research Libraries (CARL) Joint Task Force on Research Data Services (RDS) formed in 2020 with a two-fold purpose: (1) to demonstrate and commit to the roles research libraries have in stewarding research data and as part of institution-wide research support services and (2) to guide the development of resources for the ARL and CARL memberships in advancing their organizations as collaborative partners with respect to research data services in the context of FAIR (findable, accessible, interoperable, and reusable) data principles and the US National Academies’ Open Science by Design framework. Research libraries will be successful in meeting these objectives if they act collectively and are deeply engaged with disciplinary communities. The task force formed three working groups of data practitioners, representing a wealth of expertise, to research the institutional landscape and policy environment in both the US and Canada. This report of the ARL/CARL RDS task force’s working group on partnerships highlights library RDS programs’ work with partners and stakeholders. The report provides a set of tools for libraries to use when assessing their RDS partnerships, including assessing partnerships using a partnership life cycle, defining the continuum of possible partnerships, and creating a catalog. Not all partnerships will last the entirety of a librarian’s career, and having clear parameters for when to continue or sunset a partnership can reduce ambiguity and free up resources. Recognizing the continuum of possible partnerships can provide the framework by which librarians can understand the nature of each group. From cyclical to seasonal to sporadic, understanding the needs of a type of partnership can help libraries frame their understanding and meet a group where they are. Finally, creating a catalog of partnerships can help libraries see the landscape of the organization, as well as areas for growth. This approach also aligns with OCLC’s 2020 report on Social Interoperability in Research Support: Cross-Campus Partnerships and the University Research Enterprise, which highlights the necessity of building and stewarding partnerships. Developing and providing services in a decentralized organization relies on the ability to build trusted relationships. These tools will help libraries achieve sustainable growth that is in concert with their partners, generating robust, clearly aligned initiatives that benefit all parties, their campuses, and their communities.
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 | 0,083 | 0,161 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,008 |
| Communication savante | 0,045 | 0,039 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,060 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,142 | 0,087 |
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 ».