The NAPDC: Stakeholder Input and Strategic Directions
Notice bibliographique
Résumé
In 2021 the United States Department of Agriculture launched a national program called the Open Data Framework (ODF). The ODF program is designed to `build a framework needed to create a neutral and secure data repository and cooperative where producers, universities and nonprofit entities can store and share data in ways that will foster agricultural innovation and will support technological progress, production efficiencies, and environmental stewardship’ [1]. A multidisciplinary team of faculty based at the University of Nebraska-Lincoln is leading the ODF through an effort named the National Agricultural Producers Data Cooperative (NAPDC) [2]. The NAPDC has assembled a cross-disciplinary group of participants representing multiple agroecosystems and organizations to explore producer data needs including physical and cyberinfrastructure, education and training, and policy. These needs are being addressed through funding opportunities made available through the NAPDC for pilot projects conducted by partner institutions including land grant institutions and non-profit organizations.In May 2023 the NAPDC held an inaugural All-Hands Conference at the Nebraska Innovation Campus. The conference featured presentations by national leaders in agricultural data, panel1 discussions of stakeholders across agricultural sectors, and reports from ongoing pilot projects. Over 70 individuals from the US and Canada participated in person. Participants engaged in directed visioning exercises designed to elicit strategic directions for neutral framework development. Further information about the conference, including access to recorded presentations, can be found at the NAPDC website [2].This report provides a summary of the strategic priorities identified at the conference, listed by topic (with brief introductions), and recommendations for the future of the framework.
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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 | 0,063 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,004 |
| Communication savante | 0,015 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,003 |
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 ».