Across Canada, across Disciplines: Research Data Management Practices and Needs in the Social Sciences and Humanities
Notice bibliographique
Résumé
Across Canada, ten universities (to date) have worked together to survey their research communities in order to better understand research data management practices and needs. This work builds on a previous collaborative effort designed to delve into RDM habits of researchers in engineering and science, by expanding to researchers in the humanities and social sciences. This session will discuss the survey results from participating universities, providing insight into the Canadian RDM landscape while highlighting disciplinary differences and notable results. Survey sections include working with research data, data sharing, funding mandates and research data management services. Information generated by this survey will help inform Canadian institutional services, infrastructure and policies. Participating universities at the time of writing include: Dalhousie University, McGill University, Queen's University, Ryerson University, University of Alberta, University of British Columbia, University of Ottawa, University of Toronto, University of Waterloo, and the University of Windsor. The session will also discuss the collaboration process, which resulted in the development of a clearinghouse of generic survey documents (questionnaires, ethics review documents) that will be housed by Portage, Canada's emerging national RDM infrastructure project. These documents can be used by other institutions to conduct similar studies. Future initiatives include a further survey of researchers in the health and medical sciences.Additional authors arenbsp;Marjorie Mitchell,nbsp;University of British Columbia andnbsp;Matthew Gertler,nbsp;University of Toronto.
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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 | 0,038 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,032 |
| Études des sciences et des technologies | 0,042 | 0,007 |
| Communication savante | 0,020 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».