Data Culture in Canada: Perceptions and Practice Across the Disciplines
Notice bibliographique
Résumé
Amid the increasing recognition of the value of research data, federal granting agencies are developing formal policies to advance the data culture in Canada. In order to better support their research communities, a consortium of Canadian universities surveyed researchers to identify research data management (RDM) practices, needs and attitudes. The consortium’s previous efforts characterized the data culture in distinct disciplines with individual surveys targeting researchers in science and engineering, humanities and social sciences, and health sciences and medicine. The data collected from the three surveys have been compiled to create a national dataset, which enables a deeper understanding of the Canadian RDM landscape. This poster presents the analysis of the national dataset, giving an overall picture of data sharing, data preservation, data management planning and interest in data management services. The results highlight trends in common practices across the country while revealing any unique practices and attitudes between disciplines, regions, researcher ranks and types of institutions. Informed by the survey findings, institutional policy, service, and infrastructure development can be aligned with funding agency requirements and effective data stewardship practices. Additionally, this publicly available national dataset will support future analysis in building sustainability in a national RDM strategy.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,008 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».