Notice bibliographique
Résumé
MODERATOR: Heather R Staines Independent Consultant Trumbull, Connecticut SPEAKERS: Hannah Drury Product Manager eLife/Sciety Peterborough, United Kingdom Samantha Hindle Content Manager bioRxiv and medRxiv Cofounder PREreview Stefano M Bertozzi Dean Emeritus and Professor of Health Policy and Management UC Berkeley School of Public Health Gunther Eysenbach CEO and Executive Editor JMIR Publications Toronto, Ontario, Canada REPORTER: Tony Alves Hopedale, Massachusetts The session “Overlay Journals, Overlay Reviews: Has Their Time Finally Come?” was held virtually on May 4, 2021. Moderated by Heather Staines, Senior Consultant at Delta Think, the session featured presentations by Stefano M Bertozzi, Dean Emeritus and Professor of Public Health Policy and Management at UC Berkeley; Gunther Eysenbach, CEO and Executive Editor, JMIR Publications; Samantha Hindle, Content Manager of bioRxiv and medRxiv and Co-founder of PREreview; and Hannah Drury, Product Manager of Sciety at eLife. COVID-19 has accelerated the use of preprints, and researchers and media are increasingly turning to preprint servers to get an early glimpse at new studies. Preprint servers have come under increased scrutiny, and many have risen to the challenge by implementing various forms of peer review. Another interesting and related phenomenon is the increase in “overlay journals,” which use “overlay reviews” to help validate the science in preprints, thus increasing trust and transparency in preprints. If you are unfamiliar with the concept of overlay journals, they are a type of online, open access compilation of preprints, public domain publications, and already-published open access articles. Sometimes the compilations are thematic, addressing specific topics, and […]
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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 | 0,072 | 0,169 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,026 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,145 | 0,089 |
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 ».