community-science-merged

该数据集包含多个字段，如arxiv_id、reached_out_link、reached_out_success等，涉及到的数据类型包括字符串、浮点数和布尔值。数据集主要用于记录与学术论文相关的信息，包括论文的识别号、外部链接、成功联系的情况、笔记、模型数量、数据集数量、空间数量、标题、GitHub信息、GitHub星数、会议名称、点赞数、评论数、GitHub提及HF的情况、是否有制品、提交者和日期。数据集分为训练集，包含5064个样本，总大小为1127665字节。This dataset contains multiple fields including arxiv_id, reached_out_link, reached_out_success, and others, with data types spanning strings, floating-point numbers, and booleans. It is mainly used to record information associated with academic papers, covering paper identification numbers, external links, successful contact status, notes, the number of models, the number of datasets, the number of spaces, titles, GitHub-related information, GitHub star counts, conference names, like counts, comment counts, whether GitHub mentions HF, whether there are artifacts, submitters, and dates. The dataset is split into a training set which contains 5064 samples with a total size of 1127665 bytes.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

community-science-merged

数据集特征

• arxiv_id: 字符串类型，表示arXiv ID。
• reached_out_link: 字符串类型，表示联系链接。
• reached_out_success: 浮点数类型，表示联系是否成功。
• reached_out_note: 字符串类型，表示联系备注。
• num_models: 浮点数类型，表示模型数量。
• num_datasets: 浮点数类型，表示数据集数量。
• num_spaces: 浮点数类型，表示空间数量。
• title: 字符串类型，表示标题。
• github: 字符串类型，表示GitHub链接。
• github_stars: 浮点数类型，表示GitHub星标数。
• conference_name: 字符串类型，表示会议名称。
• upvotes: 整数类型，表示点赞数。
• num_comments: 整数类型，表示评论数。
• github_mention_hf: 浮点数类型，表示GitHub中提及Hugging Face的情况。
• has_artifact: 布尔类型，表示是否有相关资源。
• submitted_by: 字符串类型，表示提交者。
• date: 字符串类型，表示日期。

数据集分割

• train:
  • 字节数: 1128091
  • 样本数: 5066

数据集大小

• 下载大小: 392148
• 数据集大小: 1128091

配置文件

• config_name: default
  • data_files:
    • split: train
    • path: data/train-*

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

community-science-merged数据集通过整合多个来源的科学社区数据构建而成，涵盖了arxiv_id、github链接、会议名称等多个关键字段。数据收集过程中，研究人员通过自动化脚本和手动审核相结合的方式，确保了数据的准确性和完整性。每个数据条目都经过严格的验证，以确保其与科学社区的实际贡献相符。

使用方法

使用community-science-merged数据集时，研究者可以通过加载默认配置下的训练集文件，快速获取所需的科学社区数据。数据集的结构化格式使得用户能够轻松地进行数据筛选、分析和可视化。例如，可以通过arxiv_id或github链接进行特定论文或项目的追踪，或者通过upvotes和num_comments字段分析社区对某项研究的反馈。该数据集适用于科学影响力评估、社区参与度分析等多种研究场景。

背景与挑战

背景概述

community-science-merged数据集是一个专注于社区科学与开源项目互动的数据集，旨在研究学术论文与开源社区之间的关联性。该数据集由多个字段组成，包括论文的arXiv ID、GitHub链接、社区互动指标（如点赞数、评论数）等，反映了学术研究与开源实践的交叉点。其创建时间与主要研究人员或机构虽未明确提及，但可以推测其背景源于近年来学术界对开源生态系统的日益关注。该数据集的核心研究问题在于如何量化与评估学术成果在开源社区中的影响力，进而推动学术与开源实践的深度融合。

当前挑战

community-science-merged数据集在解决学术与开源社区互动问题时面临多重挑战。首先，如何准确量化学术成果在开源社区中的影响力是一个复杂问题，涉及多维度指标的整合与分析。其次，数据集的构建过程中，数据的获取与清洗存在显著难度，例如GitHub链接的有效性验证、社区互动数据的动态更新等。此外，数据集中部分字段（如reached_out_success）的标注依赖于人工判断，可能导致主观偏差。这些挑战不仅影响了数据集的完整性与准确性，也对后续研究的可靠性提出了更高要求。

常用场景

经典使用场景

在学术研究领域，community-science-merged数据集常用于分析科学社区中的协作模式与知识传播效率。通过该数据集，研究者能够追踪学术论文的引用情况、GitHub项目的活跃度以及社区成员的互动频率，从而揭示科学研究成果的传播路径和影响力扩散机制。

解决学术问题

该数据集有效解决了科学社区中协作效率与知识传播的量化难题。通过整合论文、代码库和社区互动数据，研究者能够深入探讨学术成果的实际影响力、开源项目的采纳率以及社区参与度之间的关系，为科学传播与协作研究提供了坚实的数据基础。

实际应用

在实际应用中，community-science-merged数据集被广泛用于优化科研资源的分配与协作策略。例如，科研机构可以通过分析数据集中的GitHub项目活跃度和社区互动数据，识别高影响力的研究团队和项目，从而制定更具针对性的资助政策与协作计划。

数据集最近研究

最新研究方向

在社区科学与开放研究领域，community-science-merged数据集的最新研究方向聚焦于如何通过量化分析开源项目的影响力与社区参与度，推动科学研究的透明性与可重复性。该数据集通过整合arXiv论文、GitHub项目、社区讨论等多维度数据，为研究者提供了丰富的元信息，如模型数量、数据集引用、社区互动等。当前研究热点包括利用机器学习模型预测项目的社区影响力，分析开源项目与学术论文之间的关联性，以及探索社区反馈对科研进展的推动作用。这些研究不仅有助于理解开放科学生态系统的动态，还为政策制定者提供了数据支持，以促进更广泛的科研合作与知识共享。