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Enregistrement W6945395516 · doi:10.25453/plabs.27276609

The importance of open access to scholarly scientific knowledge, science advice and national science advice mechanisms in building trust in science

2024· article· en· W6945395516 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFrontiers · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueAcademic Publishing and Open Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeclarationContext (archaeology)Advice (programming)Open scienceOpen access publishingOpen researchAccess to informationPublic access

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, UNESCO has played a leadership role in promoting open science. The 2021 Declaration on Global Open Access to scientific publications is a prime example of this commitment. UNESCO has championed the notion of immediate and cost-free access to scientific literature, often referred to as the ‘Diamond model’, where neither the authors nor the readers bear any costs. The Diamond model is one among many with other examples of open access being developed in various parts of the world. Several nations and organizations have adopted open access policies using a diversity of models. Quebec’s Research Fund (FRQ) signed the Declaration on Research Assessment (DORA) and actively supports Coalition S, advocating for free access to scientific publications in all languages independent of the open access model. While these efforts are laudable, they remain insufficient. We must move to the next phase: measuring compliance and understanding the impact of open access initiatives. Open access is still not secured and policy support to all and any open access model still needs to be implemented by many governments, funders, and institutions that still allow the use of public funds to pay for closed and paywalled science. For the Full Context Please Click Here

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)0,136
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,221
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,719

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1360,221
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0140,075
Communication savante0,0430,050
Science ouverte0,0040,034
Intégrité de la recherche0,0190,025
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,005

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,376 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
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
Publié2024
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Résumé présentoui

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