Checklist: Pathways to National PID Strategies
Notice bibliographique
Résumé
The RDA National PID Strategies Working Group was endorsed to explore how Persistent Identifiers (PIDs) form part of national policy and research infrastructure implementation frameworks. The Group recognises that there are systemic and network benefits from widespread and consistent PID adoption including financial and time savings benefits. Research sector stakeholders including funders, government agencies, and national research communities have created PID consortia or policies (including mandates) in pursuit of these benefits. At the establishment of the WG, National PID Strategies were beginning to emerge in the UK, Australia, the Netherlands, and Canada as a pathway to realising these benefits and an international conversation felt needed. RDA provided an umbrella for discussion and alignment between the strategies, refinement of the value proposition and sharing practical development pathways to a national PID strategy. The group produced a Guide that compares and contrasts national PID strategies based on nine case studies they collected collected. The Guide included a Checklist to developing a national PID strategy. This poster provides a visual representation of the Checklist and was developed as part of RDA TIGER (EC GA 101094406) support to the National PID Strategies Working Group's engagement activities.
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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 | 0,072 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,023 |
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 ».