Laying the Foundation: A Pilot National Research Data Bootcamp
Notice bibliographique
Résumé
Current research data management (RDM) training in Canada is largely based around ‘one-shot’ sessions focused on Data Management Plans (DMPs) and data deposits, and often misses key concepts and activities of computational reproducibility that are essential to maintaining data integrity throughout a project’s lifecycle. While there are other, more computationally-focused workshops offered nationally, feedback from participants suggests that these training sessions can be overly advanced and fast-paced for those new to these technologies.To begin addressing this gap in data training, librarians and graduate students from four Canadian universities, supported by funding from the Digital Research Alliance of Canada, will pilot a week-long, 20-hour national data bootcamp, aimed at graduate students and early career researchers with little or no computational background. The bootcamp, that will be delivered in May 2025, will walk participants through the research data lifecycle using a mock project, and focus on connecting research data management best practices (documentation, storage, sharing, and preservation) to best practices in scholarly integrity (registrations and computationally reproducible workflows), which are intricately connected but oftentimes presented as separate practices. In addition to delivering the bootcamp, a key output will be robust and openly accessible asynchronous training materials for each session of the bootcamp. The broader vision for this program is to develop additional bootcamps in the coming years, which would aim to define “introductory”, “intermediate”, “advanced”, and “expert” level training, and provide a seamless educational trajectory in data and computational training.This presentation will begin by introducing the context in which this pilot was developed, including gaps and opportunities in the Canadian training landscape. We will then discuss the process of developing and delivering the program, and will conclude by addressing lessons learned and future directions.
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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 | 0,017 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,016 |
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 ».