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Enregistrement W1582157777

The concept of record in experiential, interactive and dynamic environments: can the InterPARES project address the ultimate archival challenge?

2004· article· en· W1582157777 sur OpenAlexaff
Luciana Duranti

Notice bibliographique

RevuePortuguese National Funding Agency for Science, Research and Technology (RCAAP Project by FCT) · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDigital and Traditional Archives Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultinational corporationComputer scienceContext (archaeology)Experiential learningMultidisciplinary approachExperiential knowledgeComponent (thermodynamics)Knowledge managementData scienceWorld Wide WebBusinessSociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper discusses the concept of electronic record as articulated and used in the context of the InterPARES Project, a multinational and multidisciplinary research project that aims at developing the theoretical and methodological knowledge essential to the long-term preservation of authentic records created and/or maintained in digital form. This knowledge should provide the basis from which to formulate model policies, strategies and standards capable of ensuring the longevity of such material and the ability of its users to trust its authenticity. InterPARES has developed in two phases, the first of which was concerned with electronic records created and/or maintained in databases and document management systems, and the second with electronic records existing in experiential, interactive and dynamic digital systems. The paper describes the characteristics, elements, attributes and components of electronic records and, doing so, itshows how the concept of record in the electronic environment is at the same time much more precise that in the traditional one, and in constant evolution.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0070,046
Communication savante0,0280,044
Science ouverte0,0030,014
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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