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Enregistrement W7104377814 · doi:10.5281/zenodo.17552418

HeFDI Data Survey 2024 - Statistiken zu Bekanntheit, Aktivitäten und Bedarfen

2025· article· W7104377814 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueData Analysis and Archiving
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData collectionCertificationSurvey data collectionQuarter (Canadian coin)Field survey

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Der HeFDI Data Survey 2024 wurde im Rahmen des Verbunds Hessische Forschungsdateninfrastrukturen (HeFDI) durchgeführt, um ein umfassendes Bild des aktuellen Stands des Forschungsdatenmanagements (FDM) an den hessischen Universitäten zu zeichnen Methodisch orientierte sich der HeFDI Data Survey an der bundesweiten Studie EVER_FDM (2022/23) und verwendete einen weitgehend identischen Fragebogen, um Konsistenz und Vergleichbarkeit sicherzustellen. Die Datenerhebung erfolgte als Online-Befragung im Zeitraum vom 12. September bis 29. November 2024. Insgesamt nahmen 1.235 Personen der fünf hessischen Universitäten – Goethe-Universität Frankfurt, Justus-Liebig-Universität Gießen, Philipps-Universität Marburg, Technische Universität Darmstadt und Universität Kassel – teil. Davon gaben 1.064 Befragte an, aktuell oder in der Vergangenheit in der Forschung tätig zu sein; diese Gruppe bildet die Grundlage der vorliegenden statistischen Auswertungen.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesScience ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,848
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0090,001
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0070,011
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0390,009

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,259 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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'admission1
Résumé présentoui

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