Weaving Open Dialogue Using Canada’s Open Science Roadmap Framework
Notice bibliographique
Résumé
<p>Open science (OS) as a movement has transformative potential in making the process of scientific research transparent and collaborative as well as the outputs freely accessible to all in society. However, these opportunities and challenges are subject to biases and entrenched in power disparities. In addition, the very broad nature of open science also invokes challenges in having meaningful discussions. In 2020, the Government of Canada unveiled a national framework, Roadmap to Open Science, which provided overarching principles and recommendations to allow federal science to be open to all. The University of Toronto (U of T) used this national open science framework to guide an international group of researchers and librarians to discuss open science in practical terms and engage the audience in being part of the dialogue. The five high-level principles of People, Transparency, Inclusiveness, Collaboration, and Sustainability were used as the structure in order to guide discussions into the current state of open science practices on-the-ground in academia. The University of Toronto Library (UTL) partnered with the Centre for Research & Innovation Support (CRIS) to host engaging conversations in a series of five virtual panels, Open Science: Following the Roadmap for Research, held in November 2021. The panelists consisted of librarians, faculty, and researchers from local, national as well as international institutions and organizations. Two core considerations on developing the make-up of the panels were to ensure diversity amongst panelists and have librarians included in every panel. The conversations were thought-provoking and touched-on aspects such as who is included and excluded in the various stages in research, implications of funding and control, infrastructure, power dynamics, and preservation of information. This paper will discuss the open science panel series and common themes which emerged from the conversations.</p> <p> </p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,012 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,032 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,025 | 0,136 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».