SSHOC Project Brief To support the EC Programme and policy activities
Notice bibliographique
Résumé
SSHOC Thematic cluster project [2019-2022] has built a strong and recognisable brand around a consortium of 6 well-established ESFRIs, 7 onboarded Social Science and Humanities (SSH) data communities, an SSH Open Marketplace testers’ community and an SSH Training Community actively breaking down the silos through the sharing of knowledge, tools and services with significant potential for further capacity-building as an important building block for EOSC. Through a solid and continued outreach programme it has engaged over 5000 stakeholders in 65+ events organised, with a social media community of 2200+ members, and 470 newsletter subscribers. Niche scientific communities have been supported by providing 6 additional targeted training events offering a valuable platform to support the onboarding of new communities to present themselves as well as to connect their members from all over the world. The SSHOC website acts as a main communication channel and is the gateway to its array of services including the SSH catalogue of services, connecting its 60+ official reports to each single Key Exploitable Result (KERs) actively consulted by the SSH community (i.e. the System Specification of the SSH Open Marketplace has been downloaded over 4300 times). With the release in December 2021 of the EU Data Governance Act, SSHOC pursues the regulations around the guiding principles of the act to support a Data Science ecosystem in the area of SSH.
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 | 0,009 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,194 | 0,124 |
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 ».