Building an Open Science Monitoring Framework with open technologies
Notice bibliographique
Résumé
Text from : https://www.ouvrirlascience.fr/building-an-open-science-monitoring-framework-with-open-technologies-unesco-workshop-19-12-23/ The worldwide development of public policies promoting open science implies that indicators need to be produced to allow their monitoring. The objective to reach is to enable the measurement of the scientific production openness, as well as its impact on the scientific process itself, and ultimately for society as a whole. Until now, efforts to achieve this have mainly focused on measuring the openness of research publications as well as of data and software produced by research along with that of the results of clinical trials and publication costs. In its Recommendation on Open Science, UNESCO encourages all its member countries to implement indicators. The international nature of research makes it essential for these indicators to be geographically and institutionally consistent worldwide. Many initiatives around the world aim to gauge the openness of science. It therefore seems useful to bring these together to work towards a convergence of general principles for monitoring the progress of open science. For these reasons, France and UNESCO organised a workshop at UNESCO headquarters in Paris on December 19th 2023 to work towards achieving this objective. The day enabled international open science monitoring stakeholders to coordinate their efforts and foster the creation of an international community to drive the issue. Over fifty experts from research organisations, universities, national agencies and nonprofit organisations from three continents (in Australia, Denmark, Japan, Mexico, Germany, the Netherlands, the United States, Canada, Argentina, France, Belgium, the United Kingdom, Spain, Switzerland, Italy and Portugal) came to Paris to take part in the event. Among the many institutions represented were the CERN, NASA, CWTS, OurResearch, Crossref, DataCite, SPARC Europe, Redalyc, the OECD, COKI, the Max Plank Digital Library, PLOS, CLACSO and the Hcéres (Science and Technology Observatory). The principles for monitoring open science which the participants worked on aim to establish common guidelines for the various initiatives described above. More specifically they worked on the relevance of the indicators to be selected as well as on their transparency and reproducibility. Technical specifications will follow, aimed at bolstering the foundations of the nascent international open science monitoring community. This initiative’s objective is to simplify the implementation of open science monitoring initiatives for organisations and countries that require them. The presentations of the workshop are available below.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | MétarechercheScience ouverte Domaine: Évaluation · Genre: Méthodes Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Théorique ou conceptuel | low |
| gpt | MétarechercheScience ouverte Domaine: Évaluation · Genre: Méthodes Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Théorique ou conceptuel | high |
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 | 0,185 | 0,163 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,015 |
| Communication savante | 0,037 | 0,064 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,033 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,010 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».