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Enregistrement W7083696938 · doi:10.5281/zenodo.17224748

Deliverable 5.4 Intermediary report on synergies and collaboration

2025· article· en· W7083696938 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésDeliverableGlobeWork (physics)MultitudeSession (web analytics)Working groupValue (mathematics)Joint (building)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This deliverable introduces the collaborative activities, synergies, and meaningful interactions with related projects and initiatives that AGEMERA has initiated and/or sustained in the second half of the project (M19-M36) and provides further details on actors involved, the type of collaboration and activity that took place, as well as relevant outcomes. Many of these interactions happened with sister projects or simply projects that work on similar topics, across the whole raw material value chain. In this case, synergies are crucial, as projects exchange research findings, lessons and experiences, as opposed to working in silos, and therefore contribute to advancing knowledge in the field. Moreover, AGEMERA, through various partners, joined a multitude of events around the globe (and this is not an euphemism, as the list includes events in Australia, Zambia, the United States of America, Canada, and Chile), connecting with experts and industry leaders and further creating and building on these opportunities for collaboration and network building. And that’s not all: AGEMERA also initiated joint activities aiming to connect projects working on similar projects to learn from each other’s experiences – aclear example in this sense is the parallel session at the European Geosciences Union(EGU) 2025 General Assembly in Vienna. Lastly, AGEMERA’s coordinator, but also otherpartners, took every opportunity to spread the word about its mission in other projects’events, be they project meetings (for example, General Assemblies) or clustering events. Last but not least, AGEMERA’s work has been recognised several times by the European Commission, in different instances: as part of the cohort representing the EU booth atthe PDAC 2025 event, in a publication spotlighting EU Horizon Technology Success Stories, as the only Horizon Europe-funded project in a parallel session on successful rawmaterials projects at the Raw Materials Week event in Brussels. Being included in these prestigious lists – apart from being an honour and a recognition of the consortium’s hardwork - has given way to new collaborations and has increased the project’s visibility among new audiences. It is expected that these collaborations will continue past the project’s lifetime, and new projects may potentially form.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,402
Score d'incertitude au seuil0,853

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0140,010
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4020,228

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,313 · 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.

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
Publié2025
Routes d'admission1
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