MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6949223925 · doi:10.5281/zenodo.1469009

Open Access für Forschungsdaten – Das Forschungsdaten-Policy-Kit, ein modularer Baukasten für die Entwicklung institutioneller Forschungsdaten-Policies

2018· article· de· W6949223925 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2018
Typearticle
Languede
DomaineComputer Science
ThématiqueResearch Data Management Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Free accessQuarter (Canadian coin)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Open Access trägt dazu bei, den Wert von Forschungsdaten dauerhaft zu erhalten, indem frei zugängliche Forschungsdaten nicht nur in Wissenschaft und Forschung, sondern auch im Rahmen von Citizen Science nachgenutzt werden können und durch die Anwendung neuer Fragestellungen neue Erkenntnisse ermöglichen. Forschungsdaten-Policies sind ein Instrument, um Open Access von Forschungsdaten zu fördern. Sie bieten den Forschenden einen Orientierungsrahmen, der Transparenz und Klarheit für den Umgang mit Forschungsdaten schafft und sorgen dafür, dass die Forschenden die Anforderungen der Drittmittelgeber erfüllen können. Gleichzeitig fördern und unterstützen die Hochschulen die Forschenden mit Infrastrukturdiensten, damit sie ihre Forschungsdaten langfristig aufbewahren und Open-Access zugänglich machen können. Jede Einrichtung hat im Bereich Forschungsdatenmanagement ihre individuellen Rahmenbedingungen, die bei der Erstellung ihrer Forschungsdaten-Policy zu berücksichtigen sind. Das Forschungsdaten-Policy-Kit der Technischen Universität Berlin ist daher als modulares Baukastensystem gestaltet, das sowohl den allgemeinen als auch den individuellen Bedingungen Rechnung trägt. Mithilfe von Leitfragen und Textbausteinen kann sich jede Hochschule ihre eigene Forschungsdaten-Policy zusammenstellen. Ergänzend soll ein Leitfaden den strategischen Prozess der Etablierung der Forschungsdaten-Policy unterstützen. Das Forschungsdaten-Policy-Kit wurde 2018 von der Technischen Universität Berlin im Rahmen des BMBF-Verbundprojekt FDMentor entwickelt. In die Erstellung sind sowohl die Ergebnisse aus der Analyse der bislang veröffentlichten institutionellen Forschungsdaten-Policies deutscher Universitäten als auch die Resultate aus dem Abgleich mit internationalen Empfehlungen sowie die Bilanz aus Experteninterviews eingeflossen.

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)0,061
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,099
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,320

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0610,099
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0040,009
Communication savante0,0290,038
Science ouverte0,0050,024
Intégrité de la recherche0,0090,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0420,053

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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)Même sujetResearch Data Management PracticesTravaux en français237 207