Cross-jurisdictional data access processes and coordination in two countries: key learnings and innovative approaches.
Notice bibliographique
Résumé
ObjectivesAccess to cross-jurisdictional data can be beneficial to researchers but challenges exist in accessing data from different legal jurisdictions and policy environments. Two national networks in Australia and Canada will share their respective approaches to supporting the discovery of, and coordinating applications and approvals for, cross-jurisdictional data access.
 ApproachCollaboration between these two networks in the last year have allowed members to gain a better understanding of the approaches that have been put in place to support the coordination of cross-jurisdictional data applications. Through regular inter-network discussion and joint workshops, we have gained insight into the similarities, differences and challenges faced by each and identified common goals for continued shared learnings.
 ResultsSimilarities and differences exist between the approach and processes each network has implemented to coordinate applications for cross-jurisdictional data. In both countries, a single point of contact model has been key in coordinating data requests centrally. Whereas in one country, virtual access to linked data is provided centrally, different legal and policy environments across jurisdictions in another country are barriers to accessing data in one location. Each network has developed processes and tools to meet researcher needs while respecting local requirements and are turning to innovative strategies. For example, one network is developing infrastructure to support analysis of data in a distributed way, and both groups are creating centralized tools to streamline the data discovery and access processes to improve researcher experience.
 ConclusionThe coordination of applications for cross-jurisdictional data access by two national networks has streamlined researcher access, but challenges exist to fully meet researcher needs for cross-jurisdictional analyses. The continued cross-network collaboration will allow for shared learning opportunities and development of innovative solutions to tackle challenges related to cross-jurisdictional data access.
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 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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».