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Enregistrement W7081434069

International Research Infrastucture Landscape 2019: A European Perspective

2022· other· en· W7081434069 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCollege of Pharmacy, University of MichiganCollege of Veterinary Medicine, Cornell UniversityNational Institutes of HealthResearch Institute of Economy, Trade and IndustryFudan UniversityPennsylvania State UniversityUniversity of TokyoEuropean CommissionPartnership for Advanced Computing in Europe AISBLUniversity of ChicagoUniversity of PennsylvaniaAustralian National UniversityUniversity of MichiganYork UniversityNational Science Foundation
Mots-clésPerspective (graphical)Position (finance)Domain (mathematical analysis)HorizonEuropean unionInternational relations
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The book 'International Research Infrastucture Landscape 2019: A European Perspective' provides the final report of the RISCAPE-project, supported by the European Commission's Horizon 2020-project. The RISCAPE-project aims to provide a systematic, focused, high-quality, comprehensive, consistent and peer-reviewed international landscape analysis report on the position and complementarities of the major European RIs in the international Research Infrastructure landscape. University of Turku has contributed with the domain report on international Energy Research Infrastructures, which forms chapter 6 of the final book.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,013
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0160,010
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,006

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,273 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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