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Enregistrement W4223971602 · doi:10.1108/dlp-05-2022-134

Editorial

2022· editorial· en· W4223971602 sur OpenAlexaboutno aff
Juan D. Machin‐Mastromatteo, Anna Maria Tammaro

Notice bibliographique

RevueDigital Library Perspectives · 2022
Typeeditorial
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueAcademic Publishing and Open Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At the moment of writing, there are two interesting developments related to our common topics of interest.Firstly, we got the announcement that the French Centre for Direct Scientific Communication and the Confederation of Open Access Repositories are collaborating in the development and release by spring of 2022 of a directory of open access preprint repositories [1].It will be interesting to follow this project, as preprints have become increasingly important, particularly during the COVID-19 pandemic, and a directory of this type is indeed necessary and may be very useful.The second announcement is related to the release of the OpenAlex [2] catalog of over 200 million scientific documents, which was named after the Library of Alexandria.OpenAlex features a linked data system based on five entities: works, authors, host locations, institutions and topics.It also facilitates three ways for accessing their dataset: an API, a database snapshot and a website, which is scheduled to go live in February 2022.We open this issue with 'A bibliography of Canadian Inuit periodicals: A case study in Omeka.netmigration', in which Rankin presented the experience, process and best practices for developing an indigenous bibliography website by using the Omeka.netcloud-based service.This included a migration from CSV files, mapping metadata elements under Dublin Core, and using Omeka and TimelineJS.Onyebinama, Anunobi and Onyebinama submitted 'Determinants of research output submission in institutional repositories by faculty members in Nigerian universities', where they analyzed content submission by Nigerian lecturers by university type, discipline, academic qualification, rank and teaching experience.They found that higher submissions came from lecturers within the Social Sciences, also from those with doctorate degrees, those who were senior lecturers, and had from 6 to 10 years of teaching experience.In 'Digital preservation in institutional repositories: A systematic literature review', Barrueco and Termens conducted an interesting review of 21 articles from 2009 to 2020 about digital preservation policies, strategies and activities of institutional repositories.They identified how repositories are achieving long-term preservation and availability of their digital documents.However, they noted a certain bibliographic scarcity, particularly from Europe, which makes it difficult to identify in more depth the implementation of digital preservation.Warraich, Rasool and Rorissa presented 'Challenges and prospects of linked data technology: A qualitative study of Pakistani LIS professionals' insights', where they implemented a phenomenological study to explore linked data-related challenges, prospects and librarians' skills needed for such initiatives to take place in Pakistan.From interviews with 18 librarians, they found that digital library resources' visibility must be increased and the main challenges included implementing MARC standards, a low level of awareness, lack of skills, privacy issues and time constraints.In 'Development and validation of core technology competencies for systems librarian', Naveed, Siddique and Mahmood presented a validated list of digital competencies for systems librarians in Pakistan, organized in six core technological areas and that was developed from their literature review, experts' perspectives and pilot testing.Such core areas included: basic computing, programming and Web publishing, computer

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2280,123

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,310 · 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
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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
Publié2022
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