Will It Ever Be FAIR?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A fundamental task of archaeology is to address challenging scientific questions related to the complexity of human societies. If we are to systematically understand the processes that affect human societies on multiple spatial and temporal scales, research leveraging existing archaeological data is essential. However, only a fraction of the data from archaeological projects are publicly findable or accessible, let alone interoperable or reusable. This is the case despite statements of disciplinary ethics, availability of capable technologies for data stewardship, publications providing guidance, and legal mandates. This article introduces the FAIR principles for data stewardship in North American archaeology, which state that data should be Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable. We call for efforts to promote widespread adoption of the FAIR and CARE (Collective benefit, Authority to control, Responsibility, and Ethics) principles among professional organizations, publishers, data repositories, and researchers. We also call for adoption and implementation of requirements to adhere to these principles by governmental agencies, funding bodies, and other regulators of archaeological research. Ultimately, adoption of the FAIR principles in an ethical framework contributes to our understanding of our human experience and can lead to greater integration and reuse of research results, fostering increased partnerships between academia and industry.
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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 | 0,145 | 0,225 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,058 |
| Communication savante | 0,035 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,005 |
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 ».