Twenty-Fifth International Conference on Grey Literature "Confronting Climate Change with Trusted Grey Resources"
Notice bibliographique
Résumé
With over a quarter century of research on grey literature carried out by diverse communities of practice in this field of information, a collective challenge emerges. Researchers and authors in sectors of government, non-government, academics, and business spanning manifold disciplines in science, technology, and the humanities are called to action. Their years of work dealing with the production, processing, digital publication, open access, and preservation of research outputs in multiple formats is called upon in confronting climate change. At this point in time, with the advancements in information technology available to grey literature and in accordance with FAIR data principles, researchers, authors, librarians, and other information professionals and practitioners are tasked to ensure that research outputs are findable, accessible, interoperable, and render potential reuse in furthering research and education in their respective disciplines and sectors of information. GL25 sought to accept this challenge. To this end, grey literature communities worldwide directed their attention in responding to climate change for the benefit of our vulnerable planet.
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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 | 0,025 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,010 |
| Communication savante | 0,023 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,064 | 0,020 |
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 ».