Die TRUST-Prinzipien für digitale Repositorien
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Da Informations- und Kommunikationstechnologien in unserer Gesellschaft allgegenwärtig geworden sind, sind wir zunehmend sowohl von digitalen Daten abhängig als auch auf Repositorien angewiesen, die den Zugang zu diesen Ressourcen und ihre Nutzung ermöglichen. Repositorien müssen sich das Vertrauen der Communitys, denen sie dienen sollen, verdienen und unter Beweis stellen, dass sie zuverlässig und in der Lage sind, die in ihnen vorgehaltenen Daten adäquat zu verwalten. Nach einer jahrelangen öffentlichen Debatte und auf der Basis eines bestehenden Konsenses der Community haben mehrere Stakeholder, die verschiedene Bereiche der Gemeinschaft digitaler Repositorien repräsentieren, gemeinsam eine Reihe von Leitprinzipien für den Nachweis der Vertrauenswürdigkeit („Trustworthiness”) digitaler Repositorien aufgestellt und gebilligt. <strong>T</strong>ransparency (Transparenz), <strong>R</strong>esponsibility (Verantwortung), <strong>U</strong>ser focus (Nutzerfokussierung), <strong>S</strong>ustainability (Nachhaltigkeit) und <strong>T</strong>echnology (Technologie): die TRUST-Prinzipien bieten einen gemeinsamen Rahmen, der die Erörterung und Umsetzung von Best Practices in der digitalen Bestandserhaltung durch alle Stakeholder fördern soll. <strong>Die vorliegende deutsche Übersetzung des Dokuments entstand im Rahmen des Verbundprojektes EcoDM mit der Förderung des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) unter dem Förderkennzeichen 16DWWQP.</strong>
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.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.058 | 0.035 |
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 it