Research Software Current State Assessment
Notice bibliographique
Résumé
As the first position paper on research software (RS) in Canada, this report surveys and summarizes RS generally as an emerging field and as an area of professionalization, nationally and internationally, and documents strengths, challenges, and opportunities within the current RS ecosystem, as they pertain to the Digital Research Alliance of Canada (the Alliance). The purpose of this paper is to frame an understanding of the RS landscape and establish a general framework for conversation within Canada. This report complements The Current State of Research Data Management (RDM) in Canada and The Current State of Advanced Research Computing (ARC) in Canada reports. This report is intended to allow the Alliance to understand and build on the current state and facilitate a strategy that advances RS in coordination with other digital research infrastructure (DRI) elements to support research excellence in Canada. Findings and observations in this document, alongside the RDM and ARC Current State Assessment publications, are meant to provide background information to the Alliance analysts and management, the Alliance Board, and the Alliance Researcher Council, to support the development of the Alliance’s New Service Delivery Model (NSDM), Strategic Planning, and Funding Model Delivery.
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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 | 0,057 | 0,181 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,033 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,020 |
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 ».