Notice bibliographique
Résumé
La macro-evaluacion de documentos es una teoria y una practica archivistica que permite seleccionar el material de archivo, partiendo de las funciones y relaciones internas y externas del ente creador, llegando solo en la ultima faz del proceso a la revisacion de la documentacion propiamente dicha. Este metodo permite no solamente una vision global de todo el sistema archivistico de un ente determinado sino tambien de entes relacionados entre si, tales como sistemas gubernamentales, empresariales, universitarios, etc. Y sus relaciones reciprocas con la sociedad y los ciudadanos que la componen. Esta resena tiene por objeto presentar la teoria, metodologia y practica de la macro-evaluacion. Los beneficios de la misma tanto en la administracion de archivos corrientes como en los de deposito y archivos historicos, recalcando especialmente la contribucion del sistema a la creacion de la memoria colectiva de una sociedad determinada. Los contenidos comprenden una resena historica de metodologias de evaluacion anteriores a la macro-evaluacion. La teoria del y la nueva interpretacion de la evaluacion documental, poniendo el acento en cuatro ejemplos: Canada, el Reino Unido, los Paises Bajos y Australia
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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 | 0,010 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,003 |
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 ».