LIBER MARC Harmonization Task Force - Format activities in European countries
Notice bibliographique
Résumé
The LIBER MARC Harmonization Task Force has its origins in an initiative of the past President of LIBER, Professor Elmar Mittler from the Göttingen State and University Library. Professor Mittler asked Dr Elisabeth Niggemann from Die Deutsche Bibliothek to take part in the meeting of the MARC Harmonization Coordinating Committee in Ottawa in May 2001. Following that meeting the LIBER MARC Harmonization Task Force was founded at the LIBER Annual Conference in July 2001 in London. The LIBER MARC Harmonization Task Force held its first meeting on 14 January 2002 at Die Deutsche Bibliothek Frankfurt am Main, with the aim of gaining an overview of format activities in Europe. The group's aim was to concentrate on European developments and to build up stronger cooperation in the library world in order to strengthen Europe's international influence. The LIBER MARC Harmonization Task Force held a second meeting at the IFLA 2002 Conference in Glasgow and discussed the first draft of its report and recommendations to LIBER. After final discussion within the group, this report has been further revised and was submitted to LIBER. The aim of the report is to give an overview of format activities in European countries and to make recommendations to LIBER regarding the use and development of data formats in Europe. The annex includes reports on migration activities from different countries. The report is based on information on data formats collected and compiled on the basis of a questionnaire distributed to the Conference of European National Librarians (CENL). Cataloguing issues were further discussed at the 1st IFLA Meeting of Experts on an International Cataloguing Code held in Frankfurt in July 2003. Further meetings will be held at the IFLA conferences in Buenos Aires (2004) and Seoul (2006).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».