MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4394582036 · doi:10.22584/nr55.2024.014

Tag the Scientists!

2024· article· en· W4394582036 sur OpenAlexaffvenueabout
Amanda Graham

Notice bibliographique

RevueThe Northern Review · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical Geography and Geographical Thought
Établissements canadiensYukon University
Organismes subventionnairesAreva
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extract from Introduction...Northern research. A big topic. An important one. Scholars, academics, practitioners, and community people are thinking about it a lot: how and why it’s done. We’re talking about how to repatriate it, about how to fund it, about how to ensure that inquiries are relevant and methods valid, that people are involved in research in good ways, and that the research benefits widely.This is the place where “Tag the Scientists” comes from. Deep in the boreal forest, CritterLab, with its moose PI, fox and porcupine grad students, and bunny undergrads, undertakes an observational study of southern scientists who conduct research in and about the North, to uncover the complex lives of their subjects through remote sensing. It’s a riff on ACCESS, an idea facetiously floated by Aron Senkpiel and Norm Easton in the Northern Review’s first issue, recounting a time they’d been talking about “the problem of the South.” They had joked around with the idea of a northern Association of Canadian Colleges Engaged in Southern Studies. It would hold annual Southern Studies conferences in the North, and establish scholarships for students to come north to study southern Canada. The Association would set up field stations in the Near, Middle, and Far South to enable researchers to spend a month or two down south in the winter. “That reminded us,” they breathlessly conclude, “that we would have to give some thought to developing a code of ethics to which members engaged in southern research would have to subscribe.”(1) The tables would be comprehensively turned!

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,186

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0080,010
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0120,009
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,8690,869

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Northern ReviewMême sujetHistorical Geography and Geographical ThoughtTravaux en français237 207