Keep it Simple, Stupid: Designing a stripped-down DMP Template
Notice bibliographique
Résumé
In Canada the long-awaited Tri-Agency policy on Research Data Management was finally released in early 2021. This policy is being rolled out in stages and is starting to require that applications for research funding that include data collection incorporate data management plans (DMPs). As DMPs have not previously been required in most Canadian funding calls, researchers and institutions supporting them are naturally apprehensive about these requirements. At Western University, a library-led working group including representatives from across the institution formed to consider these issues. The group also included members from research ethics, research development, IT, faculty and university administration. The need to support researchers in writing DMPs was recognized as an initial priority. Canada’s DMP Assistant, adapted from the Digital Curation Centre’s (DCC) DMP Online tool, provides a solution for helping novices write data management plans that meet the new requirements. The DMP Assistant walks researchers through a series of questions and provides guidance for answering them. While the group approved of the tool in principle, we felt that many of the questions were redundant or confusing, the way the questions were worded assumed a level of knowledge that many faculty members would not have, and that the guidance supplied was too general. Fortunately, the DMP Assistant allows the creation of custom templates with institution-specific guidance and questions, and the group decided to modify the default template to counter the issues that we saw. This session will discuss the differing perspectives the members of the group brought to this discussion, some of the issues raised with the existing templates, and the choices we made in coming up with a simplified template. We will also share responses from faculty who beta-tested the customized tool.
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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 | 0,025 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,015 |
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 ».