Better together: Collaborating on a community-led initiative to develop a survey of Canadian Dataverse administrators
Notice bibliographique
Résumé
In response to the open science movement and the growth of funder and journal policies, researchers are increasingly looking for support in depositing and sharing their research data. Responding to this need by developing accessible and inclusive services and infrastructure, Borealis is a publicly accessible, multi-disciplinary, bilingual, national research data repository, based on the open-source Dataverse software, provided in partnership with regional academic library consortia and the Digital Research Alliance of Canada. The shared infrastructure supports over 65 Canadian institutions, each managing a locally-branded collection and providing local support to researchers. With support of the Borealis team and the Dataverse North Expert Group, a national-level community of Dataverse administrators is coalescing, consisting of librarians or other information specialists. This presentation will highlight the results of a community-driven initiative to survey Canadian Dataverse administrators to develop a better understanding of this community - who they are, the service models they support, their experiences using the Dataverse software, and the challenges they face supporting researchers; as well as to surface unique perceptions and perspectives of this emerging national community. Understanding both the infrastructure and the community’s collaborative approach lays important groundwork to move forward with engaging smaller institutions, such as community colleges, as well as historically marginalized populations–both as data custodians and potential depositors. The presentation will highlight the process of developing this community-informed survey, including the formation of a working group of community members and diverse stakeholders from across Canada, questionnaire development and pre-testing. The Canadian Dataverse administrator community represents a unique effort to build equitable data sharing infrastructure that is national in scope and reflective of community needs. The presenters will conclude by sharing preliminary aggregated results and discuss the importance of collaborative approaches to implementing data repository infrastructure in a way that encourages continuing adaptability to diverse community needs.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».