Practices Before Policy: Research Data Management Behaviours in Canada
Notice bibliographique
Résumé
In anticipation of the then forthcoming Tri-Agency Research Data Management Policy, a consortium of professionals from Canadian university libraries surveyed researchers on their research data management (RDM) practices, attitudes, and interest in data management services. Data collected from three surveys targeting researchers in science and engineering, humanities and social sciences, and health sciences and medicine were compiled to create a national dataset. The present study is the first large-scale survey investigating researcher RDM practices in Canada, and one of the few recent multi-institutional and multidisciplinary surveys on this topic. This article presents the results of the survey to assess researcher readiness to meet RDM policy requirements, namely the preparation of data management plans (DMPs) and data deposit in a digital repository. The survey results also highlight common trends across the country while revealing differences in practices and attitudes between disciplines. Based on our survey results, most researchers would have to change their RDM behaviors to meet Tri-Agency RDM policy requirements. The data we gathered provides insights that can help institutions prioritize service development and infrastructure that will meet researcher needs.
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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 | 0,046 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,010 |
| Communication savante | 0,013 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».