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Enregistrement W4309236697 · doi:10.38126/jspg210202

Equitable Research Capacity Towards the Sustainable Development Goals: The Case for Open Science Hardware

2022· article· en· W4309236697 sur OpenAlexafffund
Julieta Arancio, Mayra Morales Tirado, Joshua M. Pearce

Notice bibliographique

RevueJournal of Science Policy & Governance · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpen Source Software Innovations
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlfred P. Sloan Foundation
Mots-clésProcurementCapacity buildingOpen scienceSustainable developmentOpen source hardwareService (business)BusinessOpen researchComputer scienceEngineering managementSoftwareEnvironmental economicsPolitical scienceOpen sourceEconomic growthEconomicsEngineeringMarketingWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Changes in science funders’ mandates have resulted in advances in open access to data, software, and publications. Research capacity, however, is still unequally distributed worldwide, hindering the impact of these efforts. We argue that to achieve the Sustainable Development Goals (SDGs), open science policies must shift focus from products to processes and infrastructure, including access to open source scientific equipment. This article discusses how conventional, black box, proprietary approaches to science hardware reinforce inequalities in science and slow down innovation everywhere, while also representing a threat to research capacity strengthening efforts. We offer science funders three policy recommendations to promote open science hardware for research capacity strengthening: a) incorporating open hardware into existing open science mandates, b) incentivizing demand through technology transfer and procurement mechanisms, c) promoting the adoption of open hardware in national and regional service centers. We expect this agenda to foster capacity building towards enabling the more equitable and efficient science needed to achieve the SDGs.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaScience ouverte
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Théorique ou conceptuelmedium
gptScience ouverte
Domaine: non disponible · Genre: Commentaire
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devislow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,153
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,183
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,809

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1530,183
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0100,063
Communication savante0,0290,047
Science ouverte0,0050,051
Intégrité de la recherche0,0210,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,271 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Science ouverte

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel · Autre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique · Commentaire

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

En bref

Citations15
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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