LIBER 2021 Session #3: Working with Software & Data
Notice bibliographique
Résumé
These are the slides from the LIBER 2021 Session Working with Software & Data. This session will be chaired by Birgit Schmidt, University of Göttingen State and University Library, Germany Data citation for the Humanities and Social Sciences: a special case?, Barbara McGillivray, University of Cambridge & The Alan Turing Institute, United Kingdom; Nicolas Larrousse, TGIR Huma-Num, France; Daan Broeder, CLARIN ERIC & KNAW Humanities Cluster, the Netherlands The Curtin Open Knowledge Initiative: sharing data on scholarly research performance, Katie Wilson, Cameron Neylon, Lucy Montgomery, Richard Hosking, Chun-Kai {Karl} Huang, Rebecca N. Handcock, Alkim Ozaygen, Aniek Roelofs, Curtin University, Australia Recognising the value of software: how libraries can help the adoption of software citation, Neil Philippe Chue Hong, University of Edinburgh, United Kingdom, Jez Cope, The British Library, United Kingdom, Patricia Herterich, University of Edinburgh, United Kingdom, Daniel S. Katz, University of Illinois at Urbana-Champaign, United States, Simon Worthington, TIB - German National Library of Science and Technology, Germany The first presentation by Barbara McGillivray, Nicolas Larrousse and Daan Broeder discusses how Data Citation and Data Publication can play a key role in a synergetic relationship between libraries and researchers and have the potential to shape new ways to conduct research in the Social Sciences and Humanities (SSH). The presentation will further discuss how to establish a dialogue within the library community to address the intersection between Data Citation, Data Publication and Open Knowledge, exploring issues to do with how data and data publications can be made available and easily searchable in library catalogues, how librarians can act as data champions training students and researchers in best practices, and how data collections can be best curated to address the needs of SSH researchers. The second presentation by Katie Wilson discusses the Curtin Open Knowledge Initiative (COKI). This innovative research project explores and shares publicly available data, analysis, insights, and software code to expand understanding of institutional scholarly research performance and progress towards becoming Open Knowledge institutions. Building on a critique of limited bibliometric measures and underlying assumptions used by global university rankings, COKI has aggregated trillions of data points from multiple publicly available sources on more than 100 million outputs for more than 20.000 institutions. This presentation deliberates on the work of the COKI project and how collaboration with libraries can enhance institutional understanding of Open Research production, performance, and options to enric/h the implementation of Open Knowledge institutions. Finally, the third presentation by Neil P. Chue Hong seeks to discuss the current status of software citation in the researcher and publishing communities by summarising how libraries can build on the available guidance and by showcasing existing efforts. It will also give insights into how research libraries can collaborate with research software engineering groups and research computing groups at their institutions, to provide broader support for Open Research, FAIR research objects, reproducibility, and software preservation.
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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 | 0,025 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,021 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,732 | 0,654 |
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 ».