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Enregistrement W7092208457 · doi:10.5281/zenodo.17362083

Open science in Canada: Here's the data

2025· article· W7092208457 sur OpenAlexafffundabout

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typearticle
Langue
DomaineDecision Sciences
ThématiqueAcademic Publishing and Open Access
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec
Mots-clésOpen sciencePresentation (obstetrics)Open sourceCitizen scienceOpen data

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This record contains the slide deck from the opening keynote presentation "Open Science in Canada: Here's the data" by Dr. Nicolás Alessandroni and Dr. Krista Byers-Heinlein. The keynote was delivered on October 9, 2025, at the 1st Canadian Conference on Open Science and Open Scholarship, which took place from October 9–10, 2025, in Montréal, Québec, Canada.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte, Charge 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: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,722

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0110,032
Études des sciences et des technologies0,0100,005
Communication savante0,0270,009
Science ouverte0,0060,009
Intégrité de la recherche0,0060,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4940,314

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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,231 · 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
GenreJeu de données

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'admission3
Résumé présentoui

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