Venturing Beyond our Silos: Results from a Survey of Canadian Data Repository Administrators
Notice bibliographique
Résumé
The academic library community has a long history of collaboration demonstrated by the global adoption of common standards in our work. Despite the widespread use of the same standards and platforms, too few examples exist of academic libraries navigating beyond silos to shared infrastructure and services. As the scope of academic libraries grows to support research data as part of the scholarly resources that we steward, is it possible to develop shared research data management (RDM) services and infrastructures collaboratively? Six years have passed since a recommendation was made by Canada's national research library association to establish a national data repository that would provide a robust, scalable, and affordable shared service. Building a national repository together would harness available but limited and distributed expertise in RDM, and encourage the collective creation and reuse of materials supporting training, user support, and outreach. Since 2019, Borealis began formally offering the service nationally, governed in partnership with regional academic library consortia, which now supports over 70 Canadian institutions, each managing a locally-branded collection and providing local support to researchers.Has this push for greater equity been realized by Borealis and what are the experiences of its institutional administrators? This presentation reports the results of a community-led survey of Canada's Borealis administrators, focusing on their individual perspectives on challenges, barriers, and needs of the emerging community. Overall, the results of the survey highlight a unique effort to build equitable data sharing infrastructure that is national in scope and reflective of community needs. Understanding both the infrastructure demands and the needs for support from our community provides insights on how to plan future programs and software development initiatives. Learning from our experiences and our community can benefit other national and international large-scale repository initiatives in charting the future of data.
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 | 0,024 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,008 |
| Communication savante | 0,013 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».