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Enregistrement W4399607078 · doi:10.32942/x2ss46

The promise of community-driven preprints in ecology and evolution

2024· preprint· en· W4399607078 sur OpenAlexafffund
Daniel W. A. Noble, Zoe A. Xirocostas, Nicholas C. Wu, April Robin Martinig, Rafaela Almeida, Kevin R. Bairos‐Novak, Heikel Balti, Michael G. Bertram, Louis Bliard, Jack A. Brand, Ilha Byrne, Ying‐Chi Chan, Dena J. Clink, Quentin Corbel, Ricardo Cruz‐Correia, Jordann Crawford‐Ash, Antica Čulina, Elvira D’Bastiani, Gideon Gywa, Melina de Souza Leite, Félicie Dhellemmes, Shreya Dimri, Szymon M. Drobniak, Alexander Elsy, Susan Everingham, Samuel J. L. Gascoigne, Matthew Grainger, Gavin C. Hossack, Knut Anders Hovstad, Ed R. Ivimey-Cook, Matt Lloyd Jones, Ineta Kačergytė, Georg Küstner, Dalton C. Leibold, Magdalena M. Mair, Jake M. Martin, Ayumi Mizuno, Ian Moodie, David Moreau, Rose E. O’Dea, James Orr, Matthieu Paquet, Rabindra Parajuli, Joel L. Pick, Patrice Pottier, Marija Purgar, Pablo Recio, Dominique G. Roche, Raphaël Royauté, Saeed Shafiei Sabet, Julio Segovia, Inês Silva, Alfredo Sánchez‐Tójar, Bruno Soares, Birgit Szabo, Elina Takola, Bishnu Timilsina, Natalie van Dis, Wilco C. E. P. Verberk, Stefan J. G. Vriend, Kristoffer Wild, Coralie Williams, Yefeng Yang, Shinichi Nakagawa, Malgorzata Lagisz

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueAcademic Publishing and Open Access
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPreprintUploadServerWorld Wide WebEcologyComputer scienceData scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Here, we explore the first preprints uploaded to EcoEvoRxiv to characterise preprint practices in ecology and evolution. We aim to understand: 1) in what countries authors who use EcoEvoRxiv are located; 2) the taxonomic diversity of study systems across preprints; 3) whether preprint server use depends on career stage and gender; 4) the extent to which authors make use of preprint servers for reports and community-driven peer review; 5) the extent to which data and code are shared in preprints; and 6) how many preprints remain unpublished, and for those that are published, how long it took for them to become published. In the process, we also provide a summary of what makes EcoEvoRxiv distinct from other preprint servers to help further clarify the benefits of using community-driven preprint servers to disseminate research findings.

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)0,140
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,347
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,739

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1400,347
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0100,014
Études des sciences et des technologies0,0070,007
Communication savante0,0270,027
Science ouverte0,0030,013
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,011

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,310 · 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
DomaineReproductibilité
GenreCommentaire

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'admission2
Résumé présentoui

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