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Enregistrement W4205706022 · doi:10.1371/journal.pcbi.1009651

Beyond advertising: New infrastructures for publishing integrated research objects

2022· article· en· W4205706022 sur OpenAlexafffund
Elizabeth DuPré, Chris Holdgraf, Agâh Karakuzu, Loïc Tetrel, Pierre Bellec, Nikola Stikov, Jean‐Baptiste Poline

Notice bibliographique

RevuePLoS Computational Biology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueResearch Data Management Practices
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalPolytechnique MontréalMontreal Heart InstituteMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institute of Mental HealthNational Institutes of HealthHealth CanadaCanada First Research Excellence FundAlan Turing InstituteFondation Brain CanadaMcGill University
Mots-clésPublishingComputer scienceWorld Wide WebAdvertisingBusinessPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Moving beyond static text and illustrations is a central challenge for scientific publishing in the 21st century.As early as 1995, Donoho and Buckheit paraphrased John Claerbout that "an article about [a] computational result is advertising, not scholarship.The actual scholarship is the full software environment, code and data, that produced the result" [1].Awareness of this problem has only grown over the last 25 years; nonetheless, scientific publishing infrastructures remain remarkably resistant to change [2].Even as these infrastructures have largely stagnated, the internet has ushered in a transition "from the wet lab to the web lab" [3].New expectations have emerged in this shift, but these expectations must play against the reality of currently available infrastructures and associated sociological pressures.Here, we compare current scientific publishing norms against those associated with online content more broadly, and we argue that meeting the "Claerbout challenge" of providing the full software environment, code, and data supporting a scientific result will require open infrastructure development to create environments for authoring, reviewing, and accessing interactive research objects.

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)0,083
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,162
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil0,440

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0830,162
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0110,017
Études des sciences et des technologies0,0070,012
Communication savante0,0380,076
Science ouverte0,0100,026
Intégrité de la recherche0,0070,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,014

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 Opus0,153
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,249 · 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
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

Citations28
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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