News from the GGOS DOI Working Group - Presentation slides
Notice bibliographique
Résumé
The “GGOS Working Group on Digital Object Identifiers (DOIs) for Geodetic Data Sets” is entering its third year of regular meetings and discussions to develop best practices, recommendations and advocate for improved global coordination for using DOI to geodetic data and products. The group was established by the International Association of Geodesy’s (IAG) Global Geodetic Observing System (GGOS) and includes international representatives of IAG Services and geodetic data centres and associated members. Data publications with digital object identifiers (DOI) are best practice for FAIR sharing data. They are fully citable in scholarly literature and many journals require the data underlying a publication to be available. Initial metrics for data citation allows data providers to demonstrate the value of the data collected by institutes and individual scientists. This possibility to get credit for providing data products and running data services has been identified in the group as key requirement for the motivation to implement DOIs to geodetic data. Our group activities include the collection of data products and discussions on already existing and planned DOI activities for IAG services and geodetic data centres, including for recent projects, like FAIR GNSS. Whenever possible, we recommend that DOIs shall be included in standard data formats (e.g. Rinex) and cited when using the data. This presentation will give an update of the group activities. GGOS DOI Working Group: Detlef Angermann (TU Munich, Germany); Yehuda Bock (UCDC, US); Sylvain Bonvalot (GET, France); Roelf Botha (SARAO, South Africa); Markus Bradke (GFZ, Germany); Elizabeth Bradshaw (NOC, UK); Carine Bruyninx (ROB, Belgium); Daniela Carrion (Politecnico Milan, Italy); Glenda Coetzer (SARAO, South Africa); Kirsten Elger (GFZ, Germany, chair); Pierre Fridez (CODE/AIUB, Switzerland); Elmas Sinem Ince (GFZ, Germany); Philippe Lamothe (Geodetic Survey Canada); Anna Miglio (ROB), Vicente Navarro (ESA); Carey Noll (CDDIS/NASA, US); Mirko Reguzzoni (Politecnico Milan, Italy); Jim Riley (UNAVCO, US); Dan Roman (NGS, US); Laurent Soudarin (CLS, France); Daniela Thaller (BKG, Germany); Yusuke Yokota (GGOS Japan); Godfred Amponsah (NGS, US); Sandra Blevins (CDDIS/NASA, US); Francine Coloma (NOAA, US), Allison Craddock (JPL/NASA, US); Michael Craymer (Canadian Geodetic Networks, Canada); Theresa Damiani (NOAA, US), John Galetzka (NOAA, US), Ryan Hippenstiel (NOAA, US), Patrick Michael (CDDIS/NASA, US); Basara Miyahara (GGOS, Japan); Mike Pearlman (Harvard Smithsonian – Center for Astrophysics, US); Nacho Romero (ESA); Ira Sellars (NOAA, US) Christian Schwatke (TU Munich, Germany); Martin Sehnal (GGOS, BEV, Austria); Lori Tyahla (CDDIS/NASA, US)
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,010 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».