Notice bibliographique
Résumé
The Z39.50 standard has been in productive use for several years now. However, due to the way the standard has been interpreted by some Integrated Library System (ILS) vendors, the results of using the standard have often been somewhat varied at best and, at worst, non functional. The lack of consistency in the use of Z39.50 has lead to the standard being held in rather lower regard than it deserves in some quarters. It is a matter that can be debated whether the inconsistency in the implementation of the standard is the fault of the implementers ignoring aspects of the standard to make their task simpler or simply a lack of precision in the standard itself. To circumvent the debate, the Z39.50 Implementers Group (ZIG) has defined profiles for the use of the standard that are clearly defined and can be measured. This paper takes a look back at why the Z39.50 standard was invented in the first place and defines briefly how Z39.50 works. The paper then considers why implementations of the standard appear to fail and how those failures manifest themselves. With this information in hand, it is possible to make sense of the answer to the question, how does the Bath profile make Z39.50 work?
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,043 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,015 |
| Communication savante | 0,018 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,009 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».