LIBER 2021 Session #6: The Future is Open: Democratisation of Knowledge
Notice bibliographique
Résumé
These are the slides from the LIBER 2021 Session The Future is Open: Democratisation of Knowledge This session will be chaired by Thomas Kaarsted, University Library of Southern Denmark Libraries, Citizen Science and Open (Cultural) Data: a seminal relationship?, Martin Munke, Saxon State and University Library Dresden, Germany Leveraging an open infrastructure to enable visual discovery in library systems: the case of Open Knowledge Maps, Peter Kraker, Open Knowledge Maps; Beate Guba, TU Wien Bibliothek, Austria, Andreas Ferus, University Library, Academy of Fine Arts Vienna, Austria, Andrea Hacker, University Library of Bern, Switzerland, David Johann, ETH Library, ETH Zurich, Switzerland, Najmeh Shaghaei, University Library of Southern Denmark, Denmark, Guido Scherp, ZBW – Leibniz Information Centre for Economics, Germany Speed talk: Early Career Researcher Day: A Case Study in Collaboration Across the University and Beyond, Heather Saunders, Jaime Orr, Brianne Selman, University of Winnipeg, Canada In the first presentation, Martin Munke presents the concept of Open Citizen Science in detail – the Open curation, editing and further processing of digital data and objects provided by GLAM institutions in collaboration between citizen scientists and these institutions. He also discusses its suitability for dealing with the library identity crisis that came with the digital revolution and the profound changes the research landscape underwent as a result of it. The main question asked concerns whether it is viable to claim there is a seminal relationship between libraries, Citizen Science and Open (Cultural) Data. Next, Peter Kraker and Beate Guba discuss Open Knowledge Maps in order to present a novel model that connects them back to library systems and makes it possible to add custom visual discovery services to their offerings. Open Knowledge Maps attempt to transform discovery of scientific knowledge by providing an open, visual, and community-driven system that is based on Open Infrastructure. They provide an instant overview of a field by showing its main areas at a glance and papers related to each area. Based on this idea, in the novel model, Open Knowledge Maps acts as a cloud, so there is no need to install new software on library servers. The presentation explains the workings, and uses, of this tool. Finally, a lightning talk by Jaime Orr, Heather Saunders, and then Brianne Selman will explore Early Career Researcher Day, an inter-university event spearheaded by the University of Winnipeg. Attendees considering how to encourage knowledge sharing among early-career researchers and between academics and their support staff can learn from the case study of this event. The talk will report on the successes and challenges of both the inaugural in-person event in 2020 and the 2021 virtual adaptation, which responded to the unique challenges of the global pandemic.
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 | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,017 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,358 | 0,190 |
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 ».