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Enregistrement W6912717599 · doi:10.5281/zenodo.5044764

LIBER 2021 Session #5: How Can Open Infrastructures Support the Role of Research Libraries?

2021· article· en· W6912717599 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueHistory of Computing Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSession (web analytics)Public domainDanishDeliverableOpen researchPerspective (graphical)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

These are the slides from the LIBER 2021 Session How Can Open Infrastructures Support the Role of Research Libraries? This session will be chaired by Maaike Napolitano, KB, National library of The Netherlands Knowledge Graph for a more holistic access of artifacts in Digital Libraries, Fidan Limani, Atif Latif, Klaus Tochtermann, Leibniz Information Centre for Economics, Germany How Open Infrastructure Benefits Libraries, Joanna Ball, Royal Danish Library; Niels Stern, OAPEN; Silvio Peroni, University of Bologna, Italy; James MacGregor, Public Knowledge Project, Canada From principles to reality : How OPERAS Research Infrastructure paves the way to Open Knowledge, Suzanne Dumouchel, CNRS (Huma-Num), France, Emilie Blotière, CNRS (Huma-Num), France, Judith Schulte, Max Weber Stufung, Germany, Tiziana Lombardo, Net7 In the first presentation, Fidan Limani explores the integration of scholarly artifacts from the domain of economics using Knowledge Graphs (KG). An initial version of the KG is presented and discussed, all the while keeping a library perspective on the process. Use cases enabled by this approach are also deliberated on, such as opportunities for researchers to interact with multiple facets of a research endeavour (in terms of research deliverables), cases that involve resource complementarity, or those that involve certain research deliverables across providers or collection origin. A final item to discuss includes the methodology used to design, develop, and maintain the current KG and its future extension. In the second presentation, James MacGregor, Niels Stern, Silvio Peroni and Joanna Ball discuss the benefits of Open Infrastructure for libraries. Libraries benefit from Open Infrastructure, including projects such as the Directory of Open Access Books (DOAB), OAPEN, OpenCitations, and Open Journal Systems (OJS), by receiving access to free content and services that help in establishing quality and discoverability. However, they offer libraries much more than just cost-free alternatives to commercial infrastructures. They are also Open in the sense that they have community-based governance models and opportunities for community input into their future developments and directions. In this presentation , we will hear from three Open Infrastructures currently supported by the SCOSS program – discussing how they involve contributing libraries in their governance. In the third and final presentation, Emilie Blotière and Tiziana Lombardo address two services provided by OPERAS and funded by the European Commission – the Research for Society service, under the COESO project (Swafs call) and the Discovery platform for Social Science and Humanities resources (data and publications, profiles and projects), under the TRIPLE project (INFRAEOSC call). The talk will include an introduction of OPERAS and the two services, a discussion on the interoperability and complementarity between these platforms, and an explanation on how the complementarity facilitates institutional funding.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,916

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0140,009
Science ouverte0,0020,012
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3580,182

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,228 · 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
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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