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Enregistrement W6929885093 · doi:10.5281/zenodo.10668709

Evaluating Equity and Inclusion in Cultural Heritage Grantmaking: Report and Supplementary Materials

2025· report· en· W6929885093 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typereport
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueParasites and Host Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInclusion (mineral)DigitizationCultural heritageThematic analysisStakeholderAppealEquity (law)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report summarizes a yearlong program assessment of "Amplifying Unheard Voices," a major revision of CLIR's Digitizing Hidden Collections grant program. The revision sought to expand the reach and appeal of the program to a broader range of institutions, including independent and community organizations, and to emphasize the digitization of historical materials that tell the stories of groups underrepresented in the digital historical record. Significant changes were made to the application structure, new applicant support resources were created, eligibility was expanded to Canada, and new thematic emphases and program values were added. The assessment was based on a series of qualitative data-gathering activities that included stakeholder groups and staff. Through surveys and interviews of applicants, inquirers, proposal reviewers, and staff, the authors provide a holistic view of the program, offer a series of recommendations, and identify areas for further attention. This zenodo repository contains the full report (pdf) as well as supplemental data files that include anonymized survey responses (xlsx), survey instruments (docx), and interview protocols (docx). All materials can also be found at https://www.clir.org/pubs/reports/dhc-auv-assessment/.

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)0,095
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,157
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,505

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0950,157
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0080,010
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0020,012
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,008

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeQualitatif
DomaineIncitatifs
GenreEmpirique

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
Publié2025
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Résumé présentoui

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