Open Science Beyond Open Access: For and with communities, A step towards the decolonization of knowledge
Notice bibliographique
Résumé
UNESCO is launching international consultations aimed at developing a Recommendation on Open Science for adoption by member states in 2021. Its Recommendation will include a common definition, a shared set of values, and proposals for action. At the invitation of the Canadian Commission for UNESCO, this paper aims to contribute to the consultation process by answering questions such as: • Why and how should science be “open”? For and with whom? • Is it simply a matter of making scientific articles and data fully available to researchers around the world at the time of publication, so they do not miss important results that could contribute to or accelerate their work? • Could this openness also enable citizens around the world to contribute to science with their capacities and expertise, such as through citizen science or participatory action research projects? • Does science that is truly open include a plurality of ways of knowing, including those of Indigenous cultures, Global South cultures, and other excluded, marginalized groups in the Global North? The paper has four sections: “Open Science and the pandemic” introduces and explores different forms of openness during a crisis where science suddenly seems essential to the well-being of all. The next three sections explain the main dimensions of three forms of scientific openness: openness to publications and data, openness to society, and openness to excluded knowledges2 and epistemologies3. We conclude with policy considerations. A French version of this paper is available here: https://zenodo.org/record/3947013#.Xw-Ksx17nOQ
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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 | 0,118 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,161 |
| Communication savante | 0,045 | 0,100 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,074 |
| Intégrité de la recherche | 0,027 | 0,033 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».