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Enregistrement W605808831 · doi:10.25561/9024

Developing tools to inform the management of research and translating existing good practice

2010· article· en· W605808831 sur OpenAlexfundno aff
JT Green, Ian Mcardle, S. L. Rutherford, T Turner, J van Baren, Nina Fowler, P Govaert, N Weertman

Notice bibliographique

RevueJISC Information Environment Repository (Jisc) · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Salford ManchesterUniversity of LeedsJoint Information Systems CommitteeNewcastle UniversityYork UniversityUniversity of NottinghamImperial College London
Mots-clésEngineering ethicsComputer scienceData scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research information management Developing tools to inform the management of research and translating existing good practiceThis study was commissioned and

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)0,308
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,619
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,692
Score d'incertitude au seuil0,853

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3080,619
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0530,050
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0510,069
Science ouverte0,0110,023
Intégrité de la recherche0,0080,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,012

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 Opus0,511
Tête enseignante GPT0,613
Écart entre enseignants0,102 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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