E-RIHS PP D2.2 Quality Manual and KPIs
Notice bibliographique
Résumé
The future E-RIHS ERIC was designed to have Quality as one of its main pillars. To ensure its high level throughout the partnership, quality criteria must be met by all organizations and research groups that may state a connection with E-RIHS. The deliverable describes the quality system proposed to be adopted by E-RIHS for the quality assessment of prospective new partners and their services and for the quality audit of existing E- RIHS partners and their services. It also outlines the process to grant external organizations, services, projects and proposals the affiliation to E-RIHS, or its support. All such procedures are based on a modular operation: the evaluation of the candidate’s internal processes, of its scientific excellence and of the quality of its services and eventual suitability for E-RIHS. The deliverable is organized in separate documents appended to the main document which includes the principles of quality assessment. The appended documents treat the assessment methodology of technical resources and digital contributions to the common database, a basic quality manual for its partners, a common KPI system, and guidelines on Ethics to be implemented throughout the partnership. The deliverable constitutes a fundamental contribution to the design of the future ERIC. It was written by the E-RIHS PP Task 2.3 Quality systems and KPIs leader in cooperation with colleagues and made available for over 90 days before submission in the Project site on D4Science for comments by all E-RIHS PP partners.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».