Guide des pratiques exemplaires sur les métadonnées de Dataverse Nord v 3.0
Bibliographic record
Abstract
Le logiciel du dépôt Dataverse se démarque par le grand nombre de champs de métadonnées qu'il fournit pour décrire les données de recherche. Ce guide est destiné à aider les utilisateurs, qu'ils soient novices ou expérimentés, à créer des métadonnées pour les ensembles de données dans un dépôt Dataverse. Il offre les définitions officielles des champs de métadonnées avec des clarifications et des conseils, il fait la distinction entre les champs obligatoires, recommandés et facultatifs et il illustre l'utilisation des champs par des exemples. Cette version du guide a été actualisée afin d'inclure la couverture de tous les champs de métadonnées disponibles — citation, information géospatiale, sciences sociales et humaines, astronomie et astrophysique, sciences de la vie, et métadonnées des revues. Le guide a été créé avec l'autorisation de Harvard pour l'utilisation des définitions et de la Texas Digital Library pour la conception de base. This guide is also available in English.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.027 | 0.075 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.018 |
| Open science | 0.004 | 0.008 |
| Research integrity | 0.004 | 0.010 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.051 | 0.060 |
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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".