Umbrella Data Management Plans to Integrate FAIR Data: Lessons From the ISIDORe and BY-COVID Consortia for Pandemic Preparedness
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Horizon Europe project ISIDORe is dedicated to pandemic preparedness and responsiveness research. It brings together 17 research infrastructures (RIs) and networks to provide a broad range of services to infectious disease researchers. An efficient and structured treatment of data is central to ISIDORe’s aim to furnish seamless access to its multidisciplinary catalogue of services, and to ensure that users’ results are treated FAIRly. ISIDORe therefore requires a data management plan (DMP) covering both access management and research outputs, applicable over a broad range of disciplines, and compatible with the constraints and existing practices of its diverse partners. Here, we describe how, to achieve that aim, we undertook an iterative, step-by-step, process to build a community-approved living document, identifying good practices and processes, on the basis of use cases, presented as proof of concepts. International fora such as the RDA and EOSC, and primarily the BY-COVID project, furnished registries, tools and online data platforms, as well as standards, and the support of data scientists. Together, these elements provide a path for building an umbrella, FAIR-compliant DMP, aligned as fully as possible with FAIR principles, which could also be applied as a framework for data management harmonisation in other large-scale, challenge-driven projects. Finally, we discuss how data management and reuse can be further improved through the use of knowledge models when writing DMPs and, how, in the future, an inter-RI network of data stewards could contribute to the establishment of a community of practice, to be integrated subsequently into planned trans-RI competence centres.
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.
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Science ouverte Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Qualitatif | low |
| gpt | MétarechercheScience ouverte Domaine: Reproductibilité · Genre: Méthodes Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | medium |
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,012 | 0,057 |
| Science ouverte | 0,061 | 0,059 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle