Toward a Data Curation Network in Canada: Outcomes of the Canadian Data Curation Forum
Notice bibliographique
Résumé
Data curation is an iterative process that adds value to scholarship by optimizing research datasets for current use, as well as future discovery and reuse. Moreover, it ensures that datasets developed and archived by researchers epitomize the FAIR guiding principles of Findability, Accessibility, Interoperability, and Reusability (Wilkinson et al., 2016). In order to meet these aspirations, data curators require a unique complement of disciplinary knowledge, information management skills, and software expertise. While advances are being made in automating data curation processes, the heterogeneous and multidisciplinary nature of research data commonly requires human curators to define FAIR standards for datasets and collaborate with researchers to realize them. Given that individual curators within research groups, organizations, and institutions are unlikely to possess all of the required skills and expertise, there is a significant need for training opportunities that expand their capabilities, and for higher-level coordination that standardizes practices across organizations. To address this need, McMaster University, in partnership with the Canadian Association of Research Libraries’ Portage Network and the Portage Network Curation Expert Group (CEG) (Portage Network, 2019), organized the first Canadian Research Data Curation Forum to promote and advance the practice of data curation in Canada. The event took place in Hamilton, Ontario from Oct. 16-18, 2019. The main goals of this event were to provide (1) a community-building stakeholder forum to better understand the current state and unmet needs of data curation practice in Canada, (2) professional development for data curators, and (3) a clear articulation of the next steps for the development of this profession in Canada. This poster will provide a summary of the event and describe the primary outcomes, including lessons learned, current data curation gaps and challenges, proposed models for a digital curation network in Canada, and the planned next steps to enact the vision expressed by the Canadian data curation community.
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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 | 0,075 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,054 | 0,009 |
| Communication savante | 0,020 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».