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Enregistrement W7093335374 · doi:10.5281/zenodo.17415809

Report of the EUPHRESCO III stakeholders' consultations to develop a strategic research agenda

2025· article· en· W7093335374 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Pathogens and Resistance
Établissements canadiensCanadian Food Inspection Agency
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésWork (physics)Latin AmericansStrategic planningKey (lock)StakeholderAsia pacific

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Key factors for successful alignment of national research programmes include: the combination of (i) bottom-up alignment actions that involve research stakeholders and (ii) top-down alignment actions that involve decision makers (research funders and policymakers) and building mutual trust and consensus at all levels through regular consultations and dialogue1.In line with these recommendations, consultations of stakeholders that operate in plant health at national and regional level such as research funders, policy makers, research organizations, industry, farmers and foresters, were organized in the framework of the EUPHRESCO III project.The work was led by the EUPHRESCO III regional and discipline champions and the EUPHRESCO III project partners, the Advisory Board members and the network of Satellite Organizations were involved at different degrees, in identifying and selecting relevant stakeholders and collecting their needs and views via consultations.A mapping of stakeholders in the countries (Australia, Austria, Belgium, Canada, Denmark, Estonia, France, Germany, Great Britain, Greece, Italy, Latvia, the Netherlands, New Zealand, Norway, Poland, Portugal, Slovakia, Spain, Sweden, Switzerland, Türkiye, Uzbekistan, and the United States of America), regions (Africa, Australia, Latin America, Northern Europe, Southern Europe and Mediterranean, North America, Pacific islands, Central Asia and South-East Asia) and disciplines (biotech industry, diagnostic industry, seed industry and forest and tree health) covered by the project partners was undertaken. The stakeholders were interviewed via e-mail exchange, ad-hoc meetings, online surveys, conferences, etc.The regional champions consolidated the information collected at national level into a regional position, which was further prioritized with the help of decision makers in the countries/regions.The consultations have allowed to identify plant health needs that have been used to identify the research priorities for the annual calls for transnational collaboration and for the strategic research agenda.

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)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,221

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0060,001
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0070,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,003

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,150 · 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
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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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