Capturing Creativity, 2023 - Presentation 3 - Practice Research Voices: Findings, Recommendations, and Next Steps (Jenny Evans)
Notice bibliographique
Résumé
Presentation 3 from the 'Capturing Creativity, 2023' conference on Monday 18th September 2023, given by Jenny Evans, University of Westminster.Jenny’s current role includes responsibility for scholarly communications, research integrity and ethics strategy and policy, research impact, researcher development, research information management systems, and leading a team of subject matter experts. She was the PI on the PR Voices project which built on previous work to build an institutional repository for all research, and which embedded practice research from the beginning, and initial findings in relation to what might need to change in the open standards landscape to better reflect these outputs. Her aspiration is an equitable research (not just scientific) scholarly communications and open standards landscape, which recognises and embeds ‘non-traditional’ outputs and contributors, and which respects and values transparent access espoused by the FAIR Principles, acknowledging that text-based open access models are not always appropriate for these outputs. She started her career as a public librarian in Perth, Western Australia, and after a year of travelling around Canada moved to London where she worked as a science liaison librarian at Imperial College London before moving to a scholarly communications role at Middlesex University. She joined the University of Westminster in November 2016.This presentation highlights the key recommendations and findings of this work (link to published report here: https://doi.org/10.34737/w3803), an update on ongoing work, and give this community the opportunity to feedback on the recommendations.This item contains: MP4 recording of the presentation, powerpoint slides, and audio transcription.
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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 | 0,085 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,009 |
| Communication savante | 0,040 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,035 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,065 | 0,037 |
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 ».