Notice bibliographique
Résumé
The TRIPLE Training Toolkit is part of the work performed by Work Package 6 (WP6) under Task 6.3 in the TRIPLE Project (Transforming Research through Linked Interdisciplinary Exploration). The project is funded by the European Commission, under Grant Agreement No. 863420 and will run for 42 months starting from October 2019. In light of the need for a common understanding of European Open Science advancements and to support the uptake of Open Science practices within SSH research and training communities, Task 6.3 produced two kinds of outputs. The TRIPLE Open Science Training Series is a series of 12 open and reusable training events specifically designed to upskill researchers in FAIR and Open Science. The organisation of the training series enabled a reflection on current challenges trainers face in making FAIR-by-design training resources and how to overcome them. The TRIPLE Training Toolkit is an open workflow for trainers to reproduce and adapt to organise training events following a FAIR-by-design method. It was created following the delivery of the TRIPLE Open Science Training Series. The purpose of the TRIPLE Training Toolkit is to provide effective support to the research community in the uptake and application of Open Science and FAIR Data management practices within training activities and to address the frequent findability and reusability issues related to the management of digital training materials. The Toolkit shows how the digital training materials created within the project are in line with the FAIR principles and enables for the experiment to be reproduced. It includes 11 reference documents referred to as reproducible templates that trainers can use and adapt to their needs along with illustrations of the process to facilitate the uptake of the method. The following files are deposited in Zenodo to serve as a reference for those wishing to reproduce this experiment within their own institution or for their own training activities. The first document to read is the README.
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 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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,266 | 0,201 |
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 ».