MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4380450551 · doi:10.1386/ijcm_00072_2

The ethics of being an editor–researcher

2023· article· en· W4380450551 sur OpenAlexaff
Brydie‐Leigh Bartleet, Don D. Coffman, Roger Mantie

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Community Music · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueArtificial Intelligence in Healthcare and Education
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublishingFace (sociological concept)SociologyMedia studiesPsychologyPolitical sciencePublic relationsLawSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although only a few months old at press time, ChatGPT has already established itself as one of the biggest disruptors of historical conceptions of authorship, reality and trust. The research community will no doubt face increasing challenges as it attempts to deal with peer review, conflicts-of-interest and publishing ethics. Readers may know that the International Journal of Community Music is a Committee on Publication Ethics (COPE) member. COPE establishes ethical guidelines for the academic publishing. No doubt these will evolve in the face of emerging artificial intelligence technology. The existing guidelines are helpful but still leave many issues unaddressed, such as what researchers should do when it comes to publishing in a journal they edit. In addition to Kathleen Turner’s autoethnographic reflective essay about the challenges arising from the COVID-19 crisis on a university-based community music training programme and Anna McMichael’s study of composer/musicians involved with the annual classical Tyalgum Music Festival in regional Australia, Issue 16:1 features three articles authored or co-authored by the journal’s editors, who devised an in-house system to ensure the integrity of the double-blind peer review system. The issue concludes with a dedication to Janice Waldron (1957–2022), who passed away suddenly and unexpectedly in November 2022.

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 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)0,253
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,480
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil0,921

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2530,480
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0200,069
Communication savante0,0460,030
Science ouverte0,0050,014
Intégrité de la recherche0,0330,042
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,011

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 Opus0,512
Tête enseignante GPT0,560
Écart entre enseignants0,048 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineÉvaluation
GenreCommentaire

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'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Community MusicMême sujetArtificial Intelligence in Healthcare and EducationTravaux en français237 207