PID Network Germany – Vision of a Networked and Open Scientific Landscape
Notice bibliographique
Résumé
In an increasingly digital scientific landscape, the permanent and reliable identification of resources linked to research processes, its actors and their research products by means of Persistent Identifiers (PIDs) has become indispensable. However, the growing importance of PIDs in everyday research and increasingly in cultural contexts also increases the demands on their efficient usability. At the same time, users are confronted with a great variety of very different offers of PID systems and their possible fields of application. The project "PID Network Germany", funded by the German Research Foundation (DFG) and scheduled to run for 36 months, therefore aims to establish a network of existing and currently forming actors around the persistent identification of persons, organizations, publications, resources, and infrastructures in the field of digital communication in science and culture. This will not only optimize the dissemination and networking of PID systems in Germany, but also their embedding in international infrastructures such as knowledge graphs. The findings from the project will result in recommendations in a national PID roadmap for Germany, thus sharpening the vision of an interconnected and open scientific landscape. Under this guiding principle, the poster provides an overview of the different use cases of PIDs that we will focus on in the project's context. This is intended to illustrate the heterogeneous PID landscape with a focus on Germany and identify potential needs for action.
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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 | 0,008 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».