Die TRUST-Prinzipien für digitale Repositorien
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Da Informations- und Kommunikationstechnologien in unserer Gesellschaft allgegenwärtig geworden sind, sind wir zunehmend sowohl von digitalen Daten abhängig als auch auf Repositorien angewiesen, die den Zugang zu diesen Ressourcen und ihre Nutzung ermöglichen. Repositorien müssen sich das Vertrauen der Communitys, denen sie dienen sollen, verdienen und unter Beweis stellen, dass sie zuverlässig und in der Lage sind, die in ihnen vorgehaltenen Daten adäquat zu verwalten. Nach einer jahrelangen öffentlichen Debatte und auf der Basis eines bestehenden Konsenses der Community haben mehrere Stakeholder, die verschiedene Bereiche der Gemeinschaft digitaler Repositorien repräsentieren, gemeinsam eine Reihe von Leitprinzipien für den Nachweis der Vertrauenswürdigkeit („Trustworthiness”) digitaler Repositorien aufgestellt und gebilligt. <strong>T</strong>ransparency (Transparenz), <strong>R</strong>esponsibility (Verantwortung), <strong>U</strong>ser focus (Nutzerfokussierung), <strong>S</strong>ustainability (Nachhaltigkeit) und <strong>T</strong>echnology (Technologie): die TRUST-Prinzipien bieten einen gemeinsamen Rahmen, der die Erörterung und Umsetzung von Best Practices in der digitalen Bestandserhaltung durch alle Stakeholder fördern soll. <strong>Die vorliegende deutsche Übersetzung des Dokuments entstand im Rahmen des Verbundprojektes EcoDM mit der Förderung des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) unter dem Förderkennzeichen 16DWWQP.</strong>
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,009 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,035 |
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 découle