SEISMICA: OPEN SCIENCE AND COMMUNITY BUILDING IN A NEW DIAMOND OPEN ACCESS JOURNAL
Notice bibliographique
Résumé
Seismica, a pioneering diamond open access journal in Seismology and Earthquake Science, launched in July 2022. Seismica is an independent journal supported by McGill University, designed and built by a global community of researchers with the aim of making scientific research freely available. Our international team of over 40 people includes disciplinary experts as well as specialists in open science and data; equity, diversity and inclusion; outreach and communication; and digital media and branding. Volunteers cover traditional editorial roles as well as the journal’s full-time management and operation (including technical support, copy editing, branding and communications). Now in its second year of publication, Seismica has evolved as both a journal and a community dedicated to transparency in science, and supporting not only open access articles, but also a fully open publication process. Beyond traditional research articles, Seismica publishes an innovative set of peer-reviewed reports including fast reports, null results/failed experiments, software reports, and instrument deployment/field campaign reports; we also require the sharing of related data and code. This initial year of growth has included the development of of our own reproducible workflows on the backend, the publication of a special issue in response to the Turkiye earthquakes of February 2023, and much work behind the scenes fostering community, mentoring new editors, opening peer review, investigating future funding and planning for sustainable succession. This presentation will demonstrate how Seismica contributors have responded to community needs and changing expectations in the field while gaining invaluable professional experience along the way.This presentation was supported by a Presentation Grant from the Librarians Association of the University of California (LAUC).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,070 | 0,170 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,014 |
| Communication savante | 0,045 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,076 | 0,044 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».