Continuous Tools for Scientific Publishing
Notice bibliographique
Résumé
Advances in technology for data workflows have increased the speed and scope of scientific discovery, however, scientific dialogue still uses outdated technology for communicating and sharing knowledge. The widespread reliance on static PDF formats for research papers starkly contrasts with the complex, data-driven and increasingly computational nature of modern science. This gap, which is especially evident in the computational sciences, impedes the speed of research dissemination, reuse, and uptake. We require new mediums to compose ideas and ways to share research findings iteratively, as early as possible and connected directly to software and data. In this paper we discuss two tools for scientific authoring and publishing, MyST Markdown and Curvenote, and illustrate examples of improving metadata, reimagining the reading experience, including computational content, and transforming publishing practices for individuals and societies through automation and continuous practices. We focus on the unique aspects of the tools, which enable computational and interactive content, publishing and sharing continuously through automated checking and typesetting, and provide case studies from individuals to societies who have adopted these tools.
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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 | 0,089 | 0,294 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,013 |
| Communication savante | 0,043 | 0,050 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,033 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,033 |
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 ».