#成功促使近九成大學改善論文授權流程
#博碩士論文不是商品
#學術成果全民共享
去年12月30日,我曾舉辦 #學術論文資料庫公共化 記者會(詳見:https://reurl.cc/bzM0Vl ),與立法委員 莊競程、經濟民主連合、台灣大學研究生協會及多位學者、學生一同呼籲 #學術論文不應被商品化、#學術成果是公共財!
而 #碩博士論文公開授權率過低,就是其中一個需要立刻解決的重要問題。
但這個問題的產生,不是因為學生不願意授權,而是因為行政單位的怠惰。先來看看幾個數據:
在 #國家圖書館 的 #臺灣博碩士論文知識加值系統 上,以107學年度全文授權率為例,
📌國立臺灣大學 1.06%
📌國立成功大學 14.21%
📌國立臺中科技大學 22.94%
📌國立彰化師範大學 24.42%
📌國立臺北教育大學 31.08%
📌國立政治大學 53.72%
📌國立臺灣科技大學 54.27%
📌國立屏東科技大學 56.07%
📌國立中興大學 56.35%
📌國立臺北商業大學 56.47%
一共有十所國立大學授權率不及60%,低於全國公私立大專校院整體平均67.83%。
其中, #台大近15年授權率幾乎都不到2%!
論文授權率的高低,很大程度取決於各校畢業生上傳/授權論文的行政程序,以及論文授權書的內容。
因此,在我要求下,教育部擬定了 #學位論文授權書範本,於今年3月3日通函發送給全國各大專校院參考。教育部的範本強調清楚並列學校、國家圖書館、商業資料庫三個授權對象,#不偏頗任何一方,並對著作權相關事宜有完整的規範。
截至今年四月底為止,已有37所大學配合修正了自己的論文上傳系統;另有83校使用國圖的論文上傳系統,國圖也已參照教育部範本修正系統內建的授權書。 #整體修正率將近九成!
#行政流程如何影響論文授權情況
#不是學生不授權而是學生不知道可以授權
博碩士論文等學位論文,一般是在博碩士畢業生辦理離校手續時,依循學校的論文上傳/授權流程,來選擇是否將電子全文授權給學校圖書館/國家圖書館/商業資料庫。
然而,各校的上傳/授權程序不一,有可能造成誤導學生只授權給其中一方的情事。
台大日前就被 #台大研究生協會 踢爆,在台大的論文上傳系統中,僅詢問畢業生是否願意授權「資料庫」,卻沒有揭露這裡所謂的資料庫,其實單指 #華藝商業資料庫。
這樣的行政誤導,造成台大每年在國圖博碩士論文知識加值系統的學位論文授權率,#始終低於2%。
台大研協於4月11日的臉書發文指出,「根據國圖碩博士系統顯示,在2003年國圖系統仍有臺大約66%電子全文授權率,2004年從國圖系統轉用華藝系統後,當年授權率即銳減至12%,2005年後更僅剩1.7%。」
#為什麼要推動學位論文公共化?
#促進學術傳播與交流
#平衡南北學術資源
《學位授予法》第十六條規定,博碩士論文應該送交國圖保存,並於 #館內 提供公開閱覽。然而若要將論文電子檔開放於國圖的博碩士論文知識加值系統,供大眾免費線上閱覽,則需論文作者另行授權。
但,過去的流程,造成國圖電子全文授權率非常不足。
因此,非居住在台北的學生、學術工作者、社會人士,若想閱覽文獻,難道只能舟車勞頓到台北國圖看實體本?想即時線上閱讀的人,又只能到商業資料庫付費下載嗎?
這不僅加劇南北的學術資源不平衡,也不利於增進學術發展與交流的風氣,難以打造知識共享的社會氛圍。
這次成功促使近九成大學 #改善碩博士論文授權流程,使其學術成果能全民共享,是台灣促進學術傳播與交流的重要一步,讓所有學子、學術工作者都能更平等的獲取知識成果。
但,這只是第一步。
也邀請所有碩博士,不管是以前的論文、剛寫完的或正在寫的,都能授權公開論文電子全文給國家圖書館,分享學術果實、造福研究後進,一起打造國家級的開放學術資料庫。
#實質監督
#提出解方
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最後,我想謝謝與肯定台大,已經採取具體行動,鼓勵畢業生公開論文電子全文。
在台大在研究生協會強力爭取下,台大在今年7月已參照教育部的授權書範本,修正其論文授權程序,並且不再連結至華藝資料庫。
現在起,台大的博碩士畢業生都可於提交論文時,直接選擇授權於台大自己的論文典藏系統,以及國圖的系統。
成大論文系統 在 Facebook 的精選貼文
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成大論文系統 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最讚貼文
深度科學:人工智能存在於空氣,水,土壤和鋼鐵中
2020年3月4日
由柏拉圖重新發布
研究論文來了 太快了,以至於所有人都無法閱讀它們,特別是在機器學習領域,這現在影響著幾乎每個行業和公司(並在其中產生論文)。 本專欄旨在收集一些最相關的最新發現和論文,尤其是在但不限於人工智能方面,並解釋了它們為何如此重要。
這週帶來了機器學習中一些不尋常的應用或發展,以及對與大流行相關的分析方法的特別不尋常的拒絕。
僅僅因為人們認為聯邦監管機構在這種事情上落後於時代,就很難期望在政府監管領域找到機器學習。 因此,美國環境保護署(US Environmental Protection Agency)與斯坦福大學(Stanford)的研究人員合作, 從算法上消除違反環境規則的行為.
當您看到問題的範圍時,這是有道理的。 EPA當局需要處理數百萬份與《清潔水法》合規有關的許可和觀察,諸如各種行業自我報告的污染物排放量以及實驗室和現場團隊的獨立報告之類的事情。 斯坦福大學設計的流程對這些分類進行了分類,以分離出各種模式,例如哪種類型的植物,哪些地區最有可能影響哪些人口統計數據。 例如,城市周邊地區的廢水處理可能傾向於低估污染程度,並使有色人種處於危險之中。
將合規性問題簡化為可以通過計算分析和比較的問題的過程,有助於弄清該機構的優先事項,這表明,儘管該技術可以識別出更多具有輕微違規行為的許可證持有人,但它可能會引起人們的注意,而不再是像無花果葉的多個大型違規者。
浪費和費用的另一大來源是加工廢金屬。 它要經過分類和回收中心,那裡的工作仍然大部分是由人來完成的,而且您可能會想到,這是一項危險而乏味的工作。 Eversteel是東京大學之外的一家初創企業 旨在實現流程自動化,以便可以在工人介入之前完成大部分工作。
帶有AI檢測到的各種物品標籤的廢金屬圖像。
Eversteel使用計算機視覺系統將進入的廢料分類為近兩類,並標記雜質(即不可回收的合金)或 異常物品 清除。 它仍然處於早期階段,但是這個行業並沒有發展,並且缺乏任何大型數據集來訓練他們的模型(在鋼鐵工人和圖像的幫助下,他們必須自己製作模型)表明Eversteel這確實是處女區對於AI。 幸運的是,他們將能夠使他們的系統商業化,並吸引他們進入這個龐大但技術匱乏的行業所需的資金。
計算機視覺的另一個不尋常但可能會有所幫助的應用是在土壤監測中,這是每個農民必須定期執行的一項任務,以監測水和養分含量。 當他們設法實現自動化時,它會以繁重的方式完成。 來自南澳大利亞大學和巴格達中級技術大學的一個團隊表明,現在使用的傳感器,硬件和熱像儀可能會過大。
在各種各樣的光下顯示的土壤桶。
令人驚訝的是,他們的答案是標準的RGB數碼相機,它可以分析土壤的顏色以估算濕度。 創作者之一阿里·納吉說:“我們在不同的距離,時間和照明水平下對其進行了測試,並且該系統非常精確。” 它可以(併計劃)用於製造廉價但有效的智能灌溉系統,從而可以為那些無法負擔行業標準系統的人們提高作物產量。
資料來源:https://zephyrnet.com/zh-TW/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E7%A7%91%E5%AD%B8AI%E6%98%AF%E7%A9%BA%E6%B0%A3%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%B0%B4%E5%9C%9F%E5%A3%A4%E5%92%8C%E9%8B%BC%E9%90%B5/