Recognizing Software as a Critical Component in Open Science: Advancing an Interoperable, Community-Driven Vision for Infrastructures
Notice bibliographique
Résumé
Software source code is crucial in Open Science, representing executable knowledge essential for advancing research. Yet, it often receives insufficient attention in open repositories for metadata management and archival strategies. This panel discussion will convene experts from various infrastructures who have crafted solutions tailored to the unique aspects of software as a digital object, including scholarly repositories, publisher platforms and aggregators. Representatives from HAL, Episciences, Dagstuhl, swMath and more will participate. We will discuss the archival of source code in Software Heritage, the universal source code archive, the application of the CodeMeta vocabulary for describing software and the use of the Software Hash Identifier (SWHID) for accurate referencing. Additionally, we will showcase how initiatives like European projects, such as FAIRCORE4EOSC, FAIR-IMPACT and EVERSE and collaborations with the SciCodes Consortium are creating vital connections between scholarly infrastructures. This panel will discuss both the advancements and the challenges faced, and will suggest practical steps that institutions, publishers, and researchers can take through collaboration, guided by a community-driven vision. We aim to deepen the understanding of software's role in research and its necessary recognition, encouraging wider adoption of best practices in academia to foster a more collaborative and inclusive scholarly environment.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 tête enseignante, 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 ».