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Enregistrement W6912295608 · doi:10.5281/zenodo.4062477

Data Management Plan for Ecohydrology Research Group (Exemplar)

2020· other· en· W6912295608 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2020
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcohydrologyPlan (archaeology)Data managementScale (ratio)Data management planBiogeochemical cycleNatural resource managementTemporal scales

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Ecohydrology Research Group (ERG) at the University of Waterloo carries out fundamental research in support of the wise use of water resources, that is, one that balances society’s water needs with those of natural ecosystems. ERG’s research activities cover a vast range of spatial and temporal scales, from molecular-level studies on the processes determining the chemical forms and bioavailability of nutrients and pollutants to global scale assessments of anthropogenic perturbations of hydrological and biogeochemical cycles. Faculty, staff and all Highly Qualified Personnel (HQPs – students, postdoc, research scientist/associates) in ERG are committed to data management practices to ensure that ERG data, software, code, inputs and outputs (“the data”), are safely stored, preserved and easily accessible for future re-use. ERG is aligning its Data Management Plan (DMP) with the common approach being pursued at the University of Waterloo.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,586

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1750,174

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.

Tête enseignante Opus0,146
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,170 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
DomaineReproductibilité
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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