G20 Countries Status on Institutional Repositories in OpenDOAR: An Exploratory Study
Notice bibliographique
Résumé
The G20 (Group of Twenty) consists of 19 countries and the European Union (EU). The 19 countries that are members of the G20.This Paper aims to examine the growth and development of G20 Countries status on Institutional Repositories available in OPENDOAR. The Data was collected from the Directory of OPENDOAR. The study finds that the USA with 926 (25%) number of repositories in OPEN DOAR leads the table followed by Japan with 627 (12%), United Kingdom with 0324, Turkey with 180, Indonesia with 174, Brazil with 170, France with 160, Italy with 143, India with 106, Canada with 100, Australia with 91, Argentina with 84, China 65, Maxico with 53, Russia with 50, South Africa 50. Taken together, a total of 3643 Contributions are found in OPEN DOAR of G20 countries. A total of 1006 repositories that use Dspace software belong to Argentina 46, Australia 21, Brazil 143, Canada 33, China 37, France 10, Germany 44 India 58, Indonesia 16, Italy 75, Japan 60, Mexico 33, Russia 33, Saudi Arabia 7, South Africa 32, Turkey 150, United Kingdom 50. The study is original work intended to examine the contributions of G20 countries in OPENDOAR.
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 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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».