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Enregistrement W6889779812 · doi:10.26069/greynet-2020-000.170-gg

Audit DRAMBORA for Trustworthy Repositories: A Study Dealing with the Digital Repository of Grey Literature

2020· article· en· W6889779812 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueOpenGrey (Institut de l'Information Scientifique et Technique) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueOptics and Image Analysis
Établissements canadiensAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCredibilityAuditDocumentationGrey literatureAudit trailQuality (philosophy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The credibility of a grey literature digital repository can be supported by a specialized audit. An audit of credibility declares that the digital repository is not only a safe place for storage, providing access and migrating to new versions of document formats, it also asserts the care components required of a digital repository environment, including the mandate, typology, policy, team, etc. This audit is very important in showcasing to participants and users the quality and safety of the data process. This paper will present DRAMBORA (Digital Repository Audit Method Based on Risk Assessment), a methodology and tool for auditing a trustworthy digital repository of grey literature. DRAMBORA is an online instrument which helps organizations develop documentation and identify the risks of a digital repository. DRAMBORA is accessible from http://www.repositoryaudit.eu. The paper will also summarize prevailing advantages and disadvantages of DRAMBORA. The second part of this paper will describe the audit of the National Repository of Grey Literature (NRGL) as a trustworthy digital repository using DRAMBORA as part of creating a digital repository of grey literature in the National Technical Library (NTK). The most important outcome of the audit was represented by the identified risks connected to the repository and potentially endangering its operation, quality, image, and other features. The main principle of the DRAMBORA audit and, at the same time, its main contribution, is its iteration (i.e. its repetition after a certain time period in new conditions when the original risks are reassessed; the measurements adopted for solution are assessed and new risks are identified).

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)0,066
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,206
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0660,206
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0070,007
Communication savante0,0120,011
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,222 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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