Developing Institutional Research Data Management Strategies in Canada: Setting the Foundation for Stronger Partnerships and Collaborations
Notice bibliographique
Résumé
The Government of Canada’s Tri-Agency formally launched the Research Data Management (RDM) Policy in March 2021 with the objective of supporting “Canadian research excellence by promoting sound data management and data stewardship practices”. A central component of this policy requires postsecondary institutions eligible to administer Canadian Institutes of Health Research (CIHR), the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC), or the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada (SSHRC ) funds to create an institutional RDM strategy by March 2023. A national survey was developed to gauge institutions’ readiness for developing an institutional RDM strategy required by the Tri-Agency. The survey emphasized increasing participation from diverse institutions to ensure that future support and resources are developed to address the distinct needs of institutions. Recommendations from the survey report included increasing Tri-Agency involvement as institutions developed their institutional RDM strategies, encouraging institutions to collaborate, and the development of forums to provide support for disciplinary societies to have RDM conversations. As a result, three panel discussions covering the active stages (Initial, Planning, and Execution) of developing an institutional RDM strategy were successfully delivered through the Digital Research Alliance RDM (Alliance RDM) to a diverse range of institutions. Recognizing the needs of smaller institutions including CEGEPS, colleges, and polytechnics, an additional panel discussion was developed and delivered to this audience.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,203 | 0,191 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,043 | 0,019 |
| Communication savante | 0,042 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,036 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».