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Enregistrement W4311912491 · doi:10.5281/zenodo.7457187

D4.4 Pilot studies demonstrating synergetic use of resources

2022· report· en· W4311912491 sur OpenAlexaff
Andrés Barbosa, Verónica Willmott, Maaike Vancauwenberghe, Jon Børre Ørbæk, Antonio Quesada, EU-PolarNet

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2022
Typereport
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueComplex Systems and Decision Making
Établissements canadiensRoyal Canadian Navy
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeMinisterio de Ciencia e InnovaciónEuropean Commission
Mots-clésComputer scienceData science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bi- or multilateral sharing of resources in jointly operated logistics, infrastructure and programmes can help achieve more effective use of expensive equipment and capacities and thus reduce the costs in polar research. This report examines a selection of the existing and planned multilateral operations in the Arctic and the Antarctic using the experience gained from earlier joint cooperation networks. The selection of 4 pilot studies covers both Arctic and Antarctic research and logistics and are relatively large scale with several countries involved in the cooperation. The studies are the basis for demonstrating how bilateral or multilateral cooperation in joint research programmes and operations can provide added value to European Polar research and allow the more efficient use of resources. Each case describes the parties involved, historical background, the methodology and development, the added value and the benefits in scientific terms, logistics and the European dimension, as well as a proposal for translation to other polar spaces with a European perspective.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,506
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,086 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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