[Blank Template] Community protocols for research and data governance
Notice bibliographique
Résumé
This resource is an editable version of Ground rules: start out by building relationships in the Community Research Data Toolkit to support communities and the organizations and researchers who collaborate with them on research data management. This is a bare-bones blank template to download and edit. If you have not read the relevant chapter in the Community Research Data Toolkit Pressbook, it will not make sense. Please read that first! Community protocols for research and data governance is for individuals, community members and organizations who do not have familiarity with the research process as well as for researchers who want to engage in research with a community. It provides community members with questions that you can ask the researcher if you decide to participate in their research or to help you decide whether to participate, or to continue participating throughout the project. Learn more about this tool in context: https://doi.org/10.71548/7mp6-fn45 This protocol is provided for general informational and educational purposes only and does not constitute legal advice. You are strongly encouraged to consult with qualified legal counsel before using or relying on this template to ensure it meets your specific needs and complies with applicable laws. McMaster University makes no representations or warranties, express or implied, regarding its accuracy, completeness, or suitability, and expressly disclaims any liability arising from its use. Any use of this template is strictly at your own risk.
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 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 | 0,059 | 0,229 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,353 | 0,359 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».