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Enregistrement W6950839529 · doi:10.5683/sp2/cphfga

How to deposit research data in the University of Guelph Research Data Repositories

2020· dataset· en· W6950839529 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2020
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkflowData archiveData curationSet (abstract data type)Data setData collectionMetadata

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dataset provides guidance materials and templates to help you prepare your research datasets for deposit in the U of G Research Data Repositories. Please refer to the U of G Research Data Repositories LibGuide for detailed information about the U of G Research Data Repositories including additional resources for preparing datasets for deposit. The library offers a mediated data deposit service. The deposit workflow is as follows: Create your repository account. If you are a first-time depositor, complete the U of G Research Data Repositories New Depositor Intake Form. Activate your Data Repositories account by logging in with your U of G username and password. Once your account is created, contact us to set up your dataset creator access to your home department’s collection in the Data Repositories. Note: If you already have a Data Repositories account and dataset creator access, you can log in and begin a new deposit to your home department’s collection right away. Prepare your dataset. Assemble your dataset following the Dataset Deposit Checklist. Use the README file template to capture data documentation. Create a draft dataset record. Log in to the Data Repositories and create a draft dataset record following the instructions in the Dataset Submission Guide. Submit your draft dataset for review. Dataset review. Data Repositories staff will review (also referred to as curate) your dataset for alignment with the Dataset Deposit Checklist using a standard curation workflow. The curator will collaborate with you to enhance the dataset. Public release. Once ready, the dataset curator will make the dataset publicly available in the Data Repositories, with appropriate file access controls. Support: If you have any questions about preparing and depositing your dataset, please make a Publishing and Author Support Request.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,092
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,652

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,092
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0120,014
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0130,011
Science ouverte0,0040,010
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5430,611

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.

Tête enseignante Opus0,315
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,108 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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