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Enregistrement W4285040128 · doi:10.5281/zenodo.6049135

Backgrounder – 2011 Canadian Research Data Summit

2011· report· en· W4285040128 sur OpenAlexaffabout
Research Data Canada

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2011
Typereport
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueResearch Data Management Practices
Établissements canadiensToronto Dementia Research Alliance
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSummitPolitical scienceGeographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 2011 Canadian Research Data Summit was held at the Ottawa Convention Centre on September 14. About the Summit On September 14-15, 2011, The 2011 Canadian Research Data Summit brings together 100-150 senior researchers, high level policy makers, university administrators, and members of the private sector. Together, participants will work on formulating a shared strategy for addressing the challenges and opportunities for maximizing the benefits of our collective investment in research data in Canada. The Summit will act as a catalyst for the development of a made-inCanada approach for maximizing the availability and use of research data. About the Research Data Strategy Working Group The Research Data Strategy Working Group is a collaborative effort launched in 2008 to address the challenges and issues surrounding the access and preservation of data arising from Canadian research. This multi-disciplinary group of universities, institutes, libraries, operators of research infrastructure, granting agencies, governments, and individual researchers are united through a shared recognition of the pressing need to deal with Canadian data stewardship issues. Together, they are focussing on the necessary actions, next steps and leadership roles that researchers and institutions can take to ensure Canada’s research data are accessible and usable for current and future generations of researchers

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)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0130,017
Études des sciences et des technologies0,0180,003
Communication savante0,0210,004
Science ouverte0,0060,009
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0460,026

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 Opus0,465
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,080 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

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Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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