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Enregistrement W7103979368 · doi:10.5281/zenodo.17508437

Open Scholarship at the University of Calgary: Putting the Building Blocks Together

2025· article· W7103979368 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typearticle
Langue
DomaineComputer Science
ThématiqueResearch Data Management Practices
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpen scienceWork (physics)ScholarshipOutreachCitizen journalismPresentation (obstetrics)Participatory action researchPlan (archaeology)Community of practice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Presentation from 1st Canadian Conference on Open Science and Open Scholarship, October 9, 2025. The University of Calgary’s Strategic Research and Innovation Plan for 2023-2030 includes a goal to launch a new campus wide open science initiative that embraces the UNESCO Recommendation on Open Science. Join representatives from two campus units (Libraries and Cultural Resources and Knowledge to Impact, Research Services) to learn how they are working collaboratively to align existing services and infrastructure that support key pillars of open science including open access, open data, open educational resources, as well as inclusive and participatory research. These efforts build on previous work to implement the principles of the Declaration on Research Assessment (DORA), which have included changes to policy, procedure, and outreach at our institution. The presenters will also highlight how their teams are beginning to develop new initiatives and resources to support a broad and inclusive understanding of open science across the UCalgary community through amplifying existing open science initiatives, nurturing communities of practice, creating accessible information resources, and providing incentives for action.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Science ouverte
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 enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,413

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0270,017
Communication savante0,0330,016
Science ouverte0,0030,034
Intégrité de la recherche0,0080,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0430,007

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,226 · 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
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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