Building a Community of Practice for Research Data Services: Experience of CLIR/DLF E-Research Peer Network & Mentoring Group
Notice bibliographique
Résumé
From March to October 2014, eight academic libraries in the United States and Canada participated in the CLIR/DLF E-Research Peer Networking & Mentoring Group (ERPNMG), a program that aimed at encouraging and building a self-reliant, mutually supportive community engaged in continuous learning about e-research support. The program consisted of a series of webinars, practical activities and virtual discussions that helped the participating institutions to evaluate, refine and further implement their research data services (RDS). In this panel the ERPNMG participants, including the library representatives and the facilitators who worked with them, will share their experiences and discuss the successes and challenges of implementing research data services while engaging in mutual learning as well as propose the next steps for the ERPNMG after the end of program. We will place our experiences in the conceptual context of communities of practice (CoP) and encourage the audience to discuss the needs and opportunities for emerging communities of practice around data.
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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 | 0,037 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,035 | 0,014 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».