“Made-in-Canada ” Options for Improving Integration
Notice bibliographique
Résumé
In this article, the authors describe relatively recent efforts by scientific research agencies to promote, through various funding programs, the integration of social sciences and humanities with the natural sciences. This “integrated ” approach seeks to study science through a broader interdisciplinary lens in order to better anticipate, understand, and address its ethical, legal, and social implications. The authors review the origins and evolution of this trend, as well the arguments which have been formulated by both proponents and critics of integration. By using Genome Canada’s “GE3LS” Research Program as a case study, the authors discuss the successes and continuing challenges of this model based on evaluation results available to date. The authors then go on to examine and compare three possible models for improving the future success of the GE3LS research program, including: 1) enhancing the current integrated research approach through incremental refinements based on concrete evidence and lessons learned; 2) promoting greater interaction and synergy across GE3LS research projects through a deliberate, systematic and coordinated “hub and spoke ” approach; and 3) taking a broad programmatic approach to GE3LS research by creating a central resource of available expertise and advisory capacity.
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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 | 0,082 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,014 |
| Communication savante | 0,021 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,002 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».