OpenAIRE Research Graph: Dump of funded products
Notice bibliographique
Résumé
This dataset contains the metadata records about research products (research literature, data, software, other types of research products) with funding information available in the OpenAIRE Research Graph produced on 13 March 2022.<br> Records are grouped by funder in a dedicated archive file (<funder acronym>.tar). Funder acronym Funder name AKA Academy of Finland ANR French National Research Agency ARC Australian Research Council CHIST-ERA CHIST-ERA CIHR Canadian Institute of Health Research EC_FP7 European Commission FP7 projects EC_H2020 European Commission H2020 projects FCT Fundação para a Ciência e a Tecnologia, I.P. FWF Austrian Science Fund HRZZ Croatian Science Foundation (CSF) MZOS Ministry of Science, Education and Sports of the Republic of Croatia (MSES) MESTD Ministry of Education, Science and Technological Development of Republic of Serbia NHMRC National Health and Medical Research Council NIH National Institutes of Health (US) NSERC Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada NSF National Science Foundation (US) NWO Netherlands Organisation for Scientific Research SFI Science Foundation Ireland SNSF Swiss National Science Foundation SSHRC Social Sciences and Humanities Research Council TARA Tara Expeditions Foundation TUBITAK Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu UKRI UK Research and Innovation WT Wellcome Trust Each tar archive contains gzip files, each with one json record per line. Json records are compliant with the schema available at https://doi.org/10.5281/zenodo.4723499. You can also search and browse this dataset (and more) in the OpenAIRE EXPLORE portal and via the OpenAIRE API.
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 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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,001 |
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 ».