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Enregistrement W6948750158 · doi:10.5281/zenodo.1118378

Perspectives on the Implementation of the CESSDA Metadata Model

2017· article· en· W6948750158 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueResearch Data Management Practices
Établissements canadiensLibrary and Archives Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetadataUsabilityMeta Data ServicesMetadata repositoryDocumentationMetadata modelingData elementGeospatial metadataService (business)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CESSDA Metadata Standards Portfolio, outcome of CESSDA Metadata Management (CMM) Project, includes core metadata model and controlled vocabularies (CV) for relevant metadata fields. The Portfolio was designed to ensure compliance with Data Documentation Initiative (DDI). We present the results of the concluding task of Phase 1 of the CMM project, where we analysed the impact of the proposed Portfolio solution and identified the challenges for its implementation. 13 CEESDA members and 2 additional stakeholders participated in the survey and provided feedback on the proposed model. We evaluated the Mandatory elements of the Portfolio, applied the (adjusted) System Usability Scale (SUS) and investigated the metadata availability. We were interested in how SPs use DDI, especially to what extent they already provide metadata and whether they would be able to adapt the existing solutions to the one proposed in the model. Moreover, we asked SPs about their usage of CV (DDI and ISO). Based on the results we gathered, we also drew some comparisons between Service Providers (SP) at different stages of development. Our presentation concludes with discussing further work in the following Phase 2, where we plan to upgrade our evaluation survey. Moreover, a special focus will be given to exploring the Metadata Model usage possibilities in other organizations apart from CEESDA SP (e.g. domain stakeholders and related organizations).

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)0,090
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,090
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,475

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0900,090
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0180,019
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,302
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,141 · 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'étudeObservationnel
DomainePrésentation des résultats
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
Publié2017
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Résumé présentoui

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