Towards an Open Research Information Ecosystem: Synergies with Open Software and Open Metadata Providers
Notice bibliographique
Résumé
VIVO and OpenAlex are complementary initiatives in the realm of open research information. VIVO, an open-source software, focuses on the aggregation of profiles of actors in science to enable visualization of an institution’s scholarly activities through comprehensive profiles of researchers, their publications, projects, and aQiliations. OpenAlex serves as a global index of scholarly publications with a massive database of scholarly works, authors, institutions, and accompanying metadata. In this presentation, we will highlight the power and benefit to all involved stakeholders of connecting opensource software, built with open standards, to open research information. These benefits include sovereignity over the metadata of an institution’s research activities and output, plus improved and enriched metadata for OpenAlex, the institution using VIVO, and all potential consumers of that data across the global research community. VIVO can utilize OpenAlex’s vast metadata to fill its profiles, ensuring that researchers’ outputs are more accurately represented and more easily discoverable. At the same time, OpenAlex can benefit from the rich, structured data provided by VIVO, such as affiliation details and project specifics, to deepen the context and accuracy of its records.
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 | 0,111 | 0,131 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,011 |
| Communication savante | 0,036 | 0,097 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,066 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,006 |
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 ».