Exigencia del depósito de los datos de investigación en los criterios de indexación de SciELO
Notice bibliographique
Résumé
Carta al EditorEn la publicación de los Criterios de la Red SciELO, párrafo 5.2.12."Política de acceso abierto y alineación con la ciencia abierta" se informa que "SciELO viene promoviendo la alineación del programa y de las revistas con las prácticas de comunicación de la ciencia abierta que preconiza la apertura de todos los componentes que fundamentan la comunicación de la investigación, como son los métodos, datos y programas de computadora" (1) .Esta frase es una toma de posición sobre un tema de discusión actual: cuáles son los beneficios y los problemas de los datos compartidos (data sharing).Hay toda una historia detrás de esto.En 2016 el Comité Internacional de Editores de Revistas Médicas (ICMJE, por su sigla en inglés) planteó la necesidad de contar con datos abiertos no solo como instrumento para facilitar la revisión y verificación de publicaciones científicas, sino para poner a disposición de la comunidad científica internacional una gran cantidad de datos que podrían analizarse con las nuevas técnicas de Big data (2) .Ese mismo año la OMS publicó su "Declaración de política de la Organización Mundial de la Salud sobre Datos Compartidos" (3) .Este documento tenía algunas características: adherir en forma explícita a los contenidos del Reglamento Sanitario Internacional de 2005, focalizar en los tipos de datos necesarios para dar respuestas inmediatas, identificar por separado la vigilancia, epidemiología y respuesta de emergencia, la secuenciación genética y los estudios observacionales y ensayos clínicos y por último, determinar hasta qué punto podría usarse cada tipo de dato.Los principios sobre datos compartidos expresados en el documento surgieron del así llamado "Data sharing working group" de la Red GLOPID-R, compuesta por la Fundación Bill & Melinda Gates (USA), los Institutos Canadienses de
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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 | 0,060 | 0,224 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,032 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,022 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,009 |
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 ».