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Enregistrement W4312572537 · doi:10.5334/jors.384

What Do We (Not) Know About Research Software Engineering?

2022· article· en· W4312572537 sur OpenAlexfundno aff
Anna‐Lena Lamprecht, Carlos Martínez-Ortiz, Michelle Barker, Sadie L. Bartholomew, Justin Barton, Neil Chue Hong, Jérémy Cohen, Stephan Druskat, Jérémy Forest, Jean‐Noël Grad, Daniel S. Katz, Robin A. Richardson, Robert Rosca, Douwe Schulte, Alexander Struck, Marion Weinzierl

Notice bibliographique

RevueJournal of Open Research Software · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueScientific Computing and Data Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDeutsches Elektronen-SynchrotronEngineering and Physical Sciences Research CouncilUniversity College LondonImperial College LondonSight Research UKNetherlands eScience CenterNatural Environment Research CouncilMcGill UniversityArizona State University
Mots-clésTheme (computing)Inclusion (mineral)Diversity (politics)Work (physics)Public relationsSoftware deploymentComputer scienceEngineering ethicsKnowledge managementSociologyPolitical scienceWorld Wide WebSoftware engineeringSocial scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OpenAlex consigne un résumé pour ce travail, mais il n'a pas pu être récupéré à l'instant.

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)0,087
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,279
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,913
Score d'incertitude au seuil0,460

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0870,279
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0070,040
Communication savante0,0220,055
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0110,019
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,006

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 Opus0,358
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,165 · 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'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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