Geodisy : An open-source spatial data discovery platform
Notice bibliographique
Résumé
Presentation for Dataverse Community Meeting 2020. With the increasing demand for geographic components in research, there is an opportunity for Dataverse and other research data repositories to provide alternatives to text-based searching. Enter Geodisy: an open-source spatial discovery platform for Canadian open research data that is designed to work with Dataverse. Initially funded by CANARIE, Geodisy’s online interface provides a map-based search that is available alongside Canada’s Federated Research Data Repository (FRDR). Users search for data based on its location and have the ability to preview datasets as overlays on a digital map and access comprehensive metadata. Data is currently sourced from Scholars Portal Dataverse, which houses open research data from forty Canadian institutions. Geodisy delivers increased discoverability and access to Scholars Portal data, while also driving traffic back to the original Dataverse records. The platform and the software behind it use both pre-existing and custom-made components, all of which are free and open-source. The code and pipeline setup instructions are freely available via our public Github repository, and other institutions are both welcome and encouraged to adopt their own instances of the software. Geodisy’s software can be used with any Dataverse repository. This work benefits all research disciplines that use geospatial location, from anthropology to zoology to climate science. The project’s next goal is to expand the interoperability of the software to include additional data sources, such as open governmental research datasets. In this session, we will share software architecture designs, Dataverse metadata mapping processes, and a demonstration of the platform. Recording available at https://youtu.be/Ufc7oXA6ZJg
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 | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,106 | 0,080 |
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 ».