Notice bibliographique
Résumé
The Open Research Area (ORA) for Social Sciences is an international initiative that provides social science research funding and support. It was founded in 2010 by members of the Bonn Group and based on agreement by European social science funding bodies The Agence Nationale de la Recherche (ANR), France, the Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG), Germany, the Economic and Social Research Council (ESRC), UK, and the Nederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek (NWO), the Netherlands. The Social Sciences and Humanities Research Council (SSHRC), Canada, later joined, as well as the Japan Society for the Promotion of Science (JSPS) as an associate member. ORA facilitates collaborative social sciences research by bringing together researchers from participating countries. Researchers from the partner countries who fulfil the eligibility criteria of their national funding organisation apply to the ORA office handling the year's applications and Japanese researchers submit their applications to JSPS Tokyo. ORA accepts applications from all areas of the social sciences and there is a key focus on supporting young researchers at the beginning of their careers, helping them to extend the reach of their work and network on an international scale. Ultimately, ORA exists to drive forward high-quality research and strengthen international collaboration in social sciences research. So far, five rounds of ORA have been successfully completed, with more than 60 international collaborative proposals funded across diverse social sciences fields, including political science, economics, empirical social science, psychology, geography, urban planning and education science.
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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 | 0,094 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,025 |
| Communication savante | 0,026 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,040 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,078 | 0,019 |
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 ».