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Enregistrement W4322631583 · doi:10.31234/osf.io/j7mt4

How to build up big team science: A practical guide for large-scale collaborations

2023· preprint· en· W4322631583 sur OpenAlexafffund
Heidi A. Baumgartner, Nicolás Alessandroni, Krista Byers‐Heinlein, Michael C. Frank, J. Kiley Hamlin, Mélanie Söderström, Jan G. Voelkel, Robb Willer, Francis Yuen, Nicholas Alvaro Coles

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueInterdisciplinary Research and Collaboration
Établissements canadiensConcordia UniversityUniversity of ManitobaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaJohn Templeton Foundation
Mots-clésMultidisciplinary approachSet (abstract data type)Corporate governanceScale (ratio)Engineering ethicsBig dataKnowledge managementData scienceComputer scienceEngineering managementEngineeringPolitical scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The past decade has witnessed a proliferation of Big Team Science (BTS), endeavours where a comparatively large number of researchers pool their intellectual and/or material resources in pursuit of a common goal. Despite this burgeoning interest, there exists little guidance on how to create, manage, and participate in these collaborations. In this paper, we integrate insights from a multidisciplinary set of BTS initiatives to provide a how-to guide for BTS. We first discuss initial considerations for launching a BTS project, such as building the team, identifying leadership, governance, tools, and open science approaches. We then turn to issues related to running and completing a BTS project, such as study design, ethical approvals, and issues related to data collection, management, and analysis. Finally, we address topics that present special challenges for BTS, including authorship decisions, collaborative writing, and team decision making.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,701
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0080,001
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,218
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,293 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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