CSE 2023 Annual Meeting: Reflecting on Community: Opening Borders in Scholarly Publishing
Notice bibliographique
Résumé
The 2023 CSE Annual Meeting will take place April 29–May 2 in Toronto, Ontario. An exciting destination for attendees, the city of Toronto offers a variety of attractions, collaborative venues, multicultural communities, and culinary experiences. This year’s meeting will be a fully in-person event. We are excited to return to an in-person format in 2023 and will be offering multiple short courses, roundtable discussions, poster presentations, and networking options. Opportunities to attend CSE events virtually will be available during the CSE Fall Virtual Symposium and the CSE Webinar and Connect events throughout the year. As Program Co-Chairs, we are thrilled not only about the destination of this year’s meeting but also about the scope of content currently being developed. The scholarly publishing industry has experienced rapid evolution in recent years. As we look to the future, the resources of CSE continue to be invaluable to scientific communication education, networking, and engagement. The theme for the 2023 annual meeting is “Reflecting on Community: Opening Borders in Scholarly Publishing.” Part of our inspiration for this theme comes from the city of Toronto itself. The charming location boasts an inspiring motto: “Diversity Our Strength.” The CSE Program Committee has been working with individuals who submitted session proposals and moderators to develop an excellent slate of educational sessions around this theme. The program for the annual meeting will cover topics such as open access; managing society and publishing relationships; diversity, equity, inclusion, and accessibility; ethics and research integrity; as well as other critical topics […]
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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 | 0,023 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,007 |
| Communication savante | 0,022 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,064 | 0,034 |
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 ».