Ten simple rules for recognizing data and software contributions in hiring, promotion, and tenure
Notice bibliographique
Résumé
Changes in science practices are often perceived to be slow.It took about 10 years from the Collins and Tabak editorial on scientific reproducibility in 2014 [1] to see data management mandates implemented by US funding agencies [2].However, open science practices have seen a sharp increase in adoption over the last few years, supported by policy (for example, those by the European Commission or the 2022 White House Office of Science and Technology Policy (OSTP) memoAU : Pleasecheckandconfirmthattheplacementofclosingparenthesisinthesenten ) [3,4] as well as new generations of digital tools and scientists who are embedding open values in their research practices.In this faster-paced open science environment, universities are key to fostering adoption among researchers.Universities drive implementation by advancing best practices and accounting for the needs and norms of diverse departments and disciplines.Universities are positioned to catalyze adoption of open practices through their academic evaluation processes, particularly, recruitment, tenure, and promotion.The capacity of researchers and instructors to engage with data and software scholarship will shape the next generation of students and scientists, and universities will play a crucial role in nurturing those skills by rewarding such contributions and expertise among their faculty.The ways in which promotion and tenure committees operate vary significantly across universities and departments.While committees often have the capability to evaluate the rigor and quality of articles and monographs in their scientific field, assessment with respect to practices concerning research data and software is a recent development and one that can be harder to implement, as there are few guidelines to facilitate the process.More specifically, the guidelines given to tenure and promotion committees often reference data and software in general terms, with some notable exceptions such as guidelines in [5] and are almost systematically trumped by other factors such as the number and perceived impact of journal publications.The core issue is that many colleges establish a scholarship versus service dichotomy: Peer-reviewed articles or monographs published by university presses are considered
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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 | 0,157 | 0,318 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,021 |
| Communication savante | 0,029 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,020 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».