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Enregistrement W4399764531 · doi:10.21428/3e88f64f.4b5bf628

Review: Data Primer

2024· article· es· W4399764531 sur OpenAlexaff
Julia Polyck-O'Neill

Notice bibliographique

RevueReviews in Digital Humanities · 2024
Typearticle
Languees
DomaineEngineering
ThématiqueHuman auditory perception and evaluation
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrimer (cosmetics)Computer scienceComputational biologyBiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Data management and curation are important processes for digital humanists.Without proper planning and management, the value of the data, as well as the labor involved in researching, collecting, and analyzing the data, could be lost!Data Primer: Making Digital Humanities Research Data Public helps researchers integrate best practices when writing a data management plan for funding applications and offers data curation strategies for collecting,

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,110
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,281

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,110
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,007
Bibliométrie0,0260,021
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0120,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0840,037

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 Opus0,176
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,191 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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'admission1
Résumé présentoui

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