Sveučilišni repozitorij elektroničkih magistarskih radova i doktorskih disertacija i njegova uloga u unapređivanju znanstvenog i nastavnog rada na sveučilištu : Diplomski rad
Bibliographic record
Abstract
Magistarski radovi i doktorske disertacije jedan su od najznačajnijih intelektualnih proizvoda sveučilišne akademske zajednice i stoga nezaobilazan izvor znanstvenih informacija. Napredak informacijske tehnologije doveo je do sve učestalije pojave ove vrste znanstvenih radova u elektroničkom obliku. Namjera je ovoga rada prikazati prednosti magistarskih radova i doktorskih disertacija u elektroničkom obliku te još uvijek postojeće nedostatke koji su doveli do toga da u manjim i manje razvijenim sveučilišnim i knjižničarskim zajednicama elektroničke inačice još uvijek nisu uvelike rasprostranjene. U radu je prikazano nekoliko svjetski poznatih elektroničkih repozitorija magistarskih radova i doktorskih disertacija (The Networked Digital Library of Theses and Dissertations (NDLTD), Texas Digital Library (TDL), Theses and Dissertation online (TDX), Networked Digital Library of Theses and Dissertations (NDLTD), Australasian Digital These Program (ADT), i Theses Canada collection of Canadian theses at Library and Archives Canada (LAC)), te nekolicina hrvatskih (Digitalni repozitorij Odsjeka za informacijske znanosti Filozofskog fakulteta Sveučilišta J. J. Strossmayer u Osijeku, Doktorske disertacije Sveučilišta u Rijeci, Repozitorij Medicinskog fakulteta Sveučilišta u Zagrebu, Digitalni arhiv Filozofskog fakulteta u Zagrebu te nekoliko riječi i o Osječkom sveučilištu). U skladu sa zadaćama visokoškolskih knjižnica, a vezano uz doktorske disertacije i magistarske radove obranjene na matičnom visokom učilištu, donose se prijedlozi za uspostavu elektroničkog repozitorija knjižnica koji bi uvelike unaprijedio kvalitetu i kvantitetu usluga visokoškolskih knjižnica, a time i postao značajan čimbenik u unapređivanju nastavnog i znanstvenog rada na sveučilištu.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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".