Spreading the Knowledge: Overviewing the University of Alberta Libraries' Research Data Management Services
Notice bibliographique
Résumé
In June 2016 the Tri-Council Agencies, a major source of research funding for post-secondary institutions in Canada, released a Statement of Principles on Digital Data Management which identifies research data management (RDM) as being an essential and shared responsibility between researchers, research communities, research institutions, and research funders. As a major international research library, University of Alberta Libraries (UAL) offers expertise, resources, and services for supporting sound RDM throughout the research lifecycle. In alignment with the Tri-Council statement, UAL has adopted a holistic approach to education and delivering of RDM knowledge and resources across campus, focusing upon a variety of stakeholders. Examples of this include a running series of applied RDM training sessions for liaison librarians, customized information sessions both for Research Services Office and Research Ethics Office staff, and collaborative RDM events and training sessions delivered to researchers and students across campus. Some specific services and platforms offered by UAL include the Portage Data Management Planning (DMP) Assistant, Dataverse, and an open access Education and Research Archive for promoting research discovery, archival, and preservation. This session will provide a brief overview of UAL's RDM services, methods employed for their delivery and uptake, and both current and emerging RDM initiatives.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,001 |
| Communication savante | 0,015 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,036 | 0,064 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».