Feuille de route de la science ouverte: Rapport du Groupe de travail sur la science ouverte, Université d'Ottawa
Bibliographic record
Abstract
Le Groupe de travail sur la science ouverte s’est vu confier le mandat d’évaluer l’état actuel de la science ouverte à l’Université d’Ottawa et de définir ses objectifs en la matière, en tenant compte de ses pratiques disciplinaires, de sa mission de promotion de la francophonie et de la nécessité d’adopter une approche fondée sur les distinctions dans le cadre des projets menés avec les communautés des Premières Nations, des Métis et des Inuits (Bibliothèque de l’Université d’Ottawa, 2023). Le Groupe de travail sur la science ouverte était coprésidé par Martine Lagacé, vice-rectrice associée à la promotion et au développement de la recherche, et Talia Chung, bibliothécaire en chef et doyenne des bibliothèques, et formé de membres représentant neuf facultés, la Bibliothèque, les Presses de l’Université d’Ottawa et le Collège des chaires de recherche sur le monde francophone, ainsi que d’une doctorante de la Faculté des sciences sociales. En juin 2024, le Groupe de travail a présenté ses recommandations à la Commission de la recherche. Celles-ci visent à faire de l’Université d’Ottawa un chef de file en matière de science ouverte, afin qu’elle reste un établissement de choix pour les collaborations nationales et internationales et qu’elle contribue au progrès de la recherche de pointe ayant des retombées concrètes.
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 | 0.007 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.049 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.021 | 0.007 |
| Open science | 0.003 | 0.012 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.001 |
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".