بيان فانكوفر بشأن التجميعات كبيانات
Bibliographic record
Abstract
English translation Spanish translation French translation <strong>منذ نشر بيان سانتا باربرا بشأن التجميعات كبيانات سنة 2017، ازداد التعامل مع التجميعات كبيانات على الصعيد العالمي. لقد استثمرت المؤسسات الكبيرة والصغيرة بصورةٍ فردية أو جماعية في تطوير وتوفير إمكانية الوصول ودعم الاستخدام الحاسوبي المسؤول للتجميعات كبيانات. وفي ظل تزايد تطبيق المجتمع للتجميعات كبيانات في سياق بيئة بيانات أكثر تعقيدًا من أي وقت مضى، هناك حاجة إلى بيان مُحدّث. </strong> <strong>يقترح بيان فانكوفر مجموعة من المبادئ للتفكير من خلال الأسئلة المتولدة عن عمليات التجميعات كبيانات، كجزءٍ من جهد عالمي متوسع بين المهنيين ومتعدد التخصصات لتأهيل المشرفين على الذاكرة والمعرفة والبيانات (على سبيل المثال: المتخصصون والعلماء) الذين يسعون إلى دعم التطوير المسؤول والاستخدام الحاسوبي للتجميعات كبيانات. وتزداد أهمية هذا الدور الإشرافي عندما تؤثر تطبيقات الذكاء الاصطناعي على حياتنا على نطاقٍ واسع أكثر من أي وقتٍ مضى، وهي مدربة على التعامل مع كميات </strong> The Vancouver Statement is the product of diverse contributions from the participants of the working event, Collections as Data: State of the Field and Future Directions<em>, </em>held April 25-26, 2023 at Internet Archive Canada in addition to asynchronous community feedback. Professional translation of the Vancouver Statement was provided by Transolution. Special thanks go to Gimena del Rio Riande and Gaëlle Béquet for additional review of statement translations.
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 | 0.008 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.005 | 0.006 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.052 | 0.412 |
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".