MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6931326041 · doi:10.5281/zenodo.4423323

Gedragsprofielen digitaal erfgoed

2019· article· nl· W6931326041 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2019
Typearticle
Languenl
DomaineEngineering
ThématiqueDiverse Scientific and Engineering Research
Établissements canadiensPleiades Robotics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Research dataPostgraduate research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

De doelstelling van het Netwerk Digitaal Erfgoed is om een stelsel van gemeenschappelijke, landelijke voorzieningen en diensten in te richten, die de zichtbaarheid, bruikbaarheid en houdbaarheid van digitaal erfgoed bevorderen. Het streven is daarbij om het bereik van digitaal erfgoed te verhogen tot 90% en de participatie daarin tot 30%. In dit in ontwikkeling zijnde stelsel wordt digitaal erfgoed gezien als één geheel en dus sectoroverstijgend. De toenemende eigenstandige rol van digitaal erfgoed en de zich ontwikkelde digitale mogelijkheden daarbij maken dat digitaal erfgoed kan worden opgevat als een free-choice learning environment, waarin de gebruiker zelf kiest wat hij of zij wil weten, beleven of ervaren. In dit kader past dit onderzoek naar de ontwikkeling van Gedragsprofielen Digitaal Erfgoed. Het ‘soort’ gebruik (en daarmee samenhangend de behoeften en wensen) dat een individu kan maken van digitaal erfgoed is afhankelijk is van de context van dat moment: hetzelfde individu kan dus meerdere soorten gebruiksgedrag vertonen. De invalshoek is dus het gedrag van een gebruiker op een bepaald moment en niet het profiel van de gebruiker. Voor de ontwikkeling en inrichting van digitale erfgoedvoorzieningen en eindgebruikersdiensten is het soort gebruik dat een individu op een bepaald moment van de infrastructuur wenst te maken cruciaal voor de ontwikkeling van de functionaliteit ervan. Het streven is dat in deze studie ontwikkelde Gedragsprofielen Digitaal Erfgoed hiervoor als basis/vertrekpunt kunnen dienen.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,161
Score d'incertitude au seuil0,540

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1610,050

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,187 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)Même sujetDiverse Scientific and Engineering ResearchTravaux en français237 207