MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4403672388 · doi:10.18357/otessaj.2024.4.3.72

Designing Cyberinfrastructure for Knowledge Sharing

2024· article· en· W4403672388 sur OpenAlexaffvenue
Sarah Vela, Audrey Looby, Brittnie Spriel, Hailey L. Davies, Kelsie A. Murchy, Kieran Cox

Notice bibliographique

RevueThe Open/Technology in Education Society and Scholarship Association Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSpeech and dialogue systems
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of VictoriaDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCyberinfrastructureComputer scienceData scienceKnowledge sharingWorld Wide WebKnowledge management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

FishSounds is an online portal that provides open and user-friendly access to academic scholarship regarding the sounds made by fish species. It is the result of an international collaboration between students, scientists, and information professionals, and has become a resource used around the globe for research, education, journalism, and general interest. This website is just the first instance of a new approach to sharing knowledge and an emerging cyberinfrastructure for open scholarship. The codebase behind FishSounds was designed to be reusable with other datasets, and in the coming years additional portals will connect users to knowledge from varied subject areas across academic disciplines. This discussion examines the development and reception of FishSounds as a case study for the creation of these websites, called Searchable Online Catalogues of Knowledge, or SOCKs. As it is publicly released, the SOCK platform will continue to evolve and develop new strategies based on the lessons learned from different audiences accessing FishSounds.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0110,023
Science ouverte0,0030,015
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

Explorer davantage

Même revueThe Open/Technology in Education Society and Scholarship Association JournalMême sujetSpeech and dialogue systemsTravaux en français237 207