MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406287319 · doi:10.21083/partnership.v19i2.7847

Open Science at the University of Toronto

2025· article· en· W4406287319 sur OpenAlexafffundvenueabout
Madelin Burt-D'Agnillo, Mindy Thuna

Notice bibliographique

RevuePartnership The Canadian Journal of Library and Information Practice and Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueResearch Data Management Practices
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésMedia studiesLibrary scienceSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The impetus for this project is to begin to understand open science practices and obstacles at the XXX. This project uses open-ended questions to understand the ways in which university-affiliated individuals learn about, think about, and interact with open science. The goal of this study is to showcase the complexity and diversity of activity and challenges in this domain to help determine how best to move open science forward. Methods: From March to October 2022, 45 semi-structured interviews were conducted with faculty, graduate students, librarians and administrative staff. Interviews were conducted and recorded using Zoom and the audio was transcribed using otter.ai. As part of a commitment to open science practices, a data management plan was created and with participant consent, 26 transcripts were uploaded to Dataverse. Data analysis used structured coding and thematic development to investigate responses. Results: The core finding of this study is that there is no singular status of open science at XXX. The qualitative findings reflect a diversity of opinions, practices and relationships to open science. Conclusion: For open science practices and scholarship to have longevity, there must be systemic changes to adopt more open activities. XXX is well positioned to guide the transition and harness open principles to move into the future.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaScience ouverte
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: oui · Porte sur un sujet canadien: oui
Sans objetlow
gptScience ouverte
Domaine: non disponible · Genre: Commentaire
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui
Sans objetlow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,442

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0140,005
Communication savante0,0100,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1090,011

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,285 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique · Commentaire

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
Publié2025
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePartnership The Canadian Journal of Library and Information Practice and ResearchMême sujetResearch Data Management PracticesCatégorieScience ouverteTravaux en français237 207