Community funding for Open Science infrastructure: SCOSS 2 years in
Notice bibliographique
Résumé
With a huge Open Science (OS) policy momentum, libraries are increasingly facilitating access to their institutions’ research outputs. We are becoming more dependent on an infrastructure that supports us in depositing, managing, sharing and publishing our research outputs openly. Without funding, essential services that many are dependent upon are at risk of service degradation, reduced availability and of survival in some cases. As a library community we can help this infrastructure remain in our hands and not for-profit by financially support it through crowd-funding and by helping govern that work. The Global Sustainability Coalition for Open Science Services (SCOSS) was established in 2017 to achieve this aim, ultimately to improve the financial position, resilience and sustainability of OS infrastructure services. It has members from most continents, including the Association of African Universities, the Association of Research Libraries (ARL), the Canadian Association of Research Libraries, the Council of the Australian University Librarians, EIFL, LIBER, the Ministry of Higher Education, Research and Innovation, France, and REDALYC, working with SPARC Europe as the coordinator. SCOSS provides recommendations for funding to those interested in supporting important OS scholarly communications infrastructure, vetted by its members. After a fruitful pilot raising over 2.3 million euros, SCOSS has robust processes and governance in place to continue to recommend important infrastructure for funding in 2020 and beyond. We look forward to discussing how such crowd-funding works, how you might contribute, why, or why not and how the community can have a say in the governance of OS community-funded infrastructure. This poster will provide an introduction to SCOSS and its purpose and processes. The poster will share insights on the evaluation process, outcomes from the first (pilot) and the second round and will showcase our infrastructures that we recommend the community financially supports.
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 | 0,023 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,020 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,013 |
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 ».