Écosystème de la gestion de données de recherche et professionnels de l’information : présentation des enjeux, de la méthodologie et des solutions préconisées d’une enquête canadienne
Bibliographic record
Abstract
L’article présente les motivations, le cadre conceptuel et la démarche méthodologique d’un projet de recherche en démarrage qui vise à étudier la gestion des données de recherche. Le point de vue adopté est celui des professionnels de l’information, en regard de la gouvernance de l’information. Différents enjeux de la gestion des données de recherche sont explorés, dont les tensions liées au partage des données et à l’éthique de la recherche, et la question de savoir à qui incombe la responsabilité de cette gestion. La discussion motive la démarche méthodologique adoptée (enquêtes sur la situation actuelle et modélisation théorique de l’écosystème existant) et elle préfigure les solutions préconisées par le projet de recherche.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.075 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.022 |
| Open science | 0.008 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".