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Enregistrement W6977114145 · doi:10.6084/m9.figshare.4816474

Stronger together: the case for cross-sector collaboration in identifying and preserving at-risk data

2017· article· en· W6977114145 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueResearch Data Management Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrassrootsAgency (philosophy)Government (linguistics)DocumentationPosition (finance)PoliticsPerspective (graphical)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the past few months, a range of grassroots initiatives have gained significant momentum to duplicate US government agency data. These initiatives are inspired by recent reports that scientific data and documentation have been removed from government websites, and by concerns over US budget proposals that slash scientific budgets [1]. National media outlets have reported on numerous "data rescue," "data refuge," and "guerrilla archiving" events that have taken place around the US and in Canada during the past few months [2]. Many of these events have focused on creating copies of Earth science data generated and held by US federal agencies. These activities have attracted hundreds of volunteers who have spent considerable time and energy working on duplicating federal data. <br>Early connections have been made between the rescue volunteers and the federally-funded data community; these conversations have highlighted some of the different perspectives and opportunities regarding agency data. The two goals of this document are to provide the perspective of Earth science data centers holding US federal agency data on this issue, and second, to provide guidance for groups who are organizing or taking part in data rescue events. This paper is not a how-to document, and does not take a position on the political aspects of these efforts. Given the extent of the US government data holdings in the Earth sciences and other domains, it is inevitable that any grassroots data rescue will have to make strategic choices about how to invest their efforts. This document is intended to describe considerations for data rescue activities in relation to the day-to-day work of existing federal and federally-funded Earth science data archiving organizations.<br>The authors use the ‘data rescue’ terminology throughout this text to connect with the stated goals of the grassroots ‘data rescue’ communities, though we do wish to push back on the assumption that the data being targeted by these efforts are necessarily in need of ‘rescue.’ As we discuss below, many of these data are, in fact, well managed and safe, though sometimes in ways that are less-than-obvious to someone new to the domain. We look forward to working with these communities to develop a shared sense of risk for federal data.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Science ouverte
Catégories consensuellesCommunication savante, Science ouverte
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,619
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0300,049
Science ouverte0,0070,015
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,348
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,155 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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