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Enregistrement W1705922845 · doi:10.1300/j123v45n04_02

FRBR Is Everywhere, But What Happened to the Format Variation Issue?

2004· article· en· W1705922845 sur OpenAlexaff
Chris Oliver

Notice bibliographique

RevueThe Serials Librarian · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLibrary Science and Information Systems
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVariation (astronomy)Computer scienceAstronomyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Content versus Carrier in FRBRFormat variation seemed a pressing issue for several years, but now appears to be overshadowed by other topics, such as FRBR (Functional Requirements for Bibliographic Records).Has the question of how to deal with format variation been resolved or moved aside?For serials cataloguers, there is no doubt that format variation has been a major issue especially when the format varies between print and electronic.In the absence of any foreseeable solutions, two different options evolved in the CONSER cataloguing community: "single record" versus "separate records" policies for describing serials 1 .Each policy has its supporters, but the existence of two policies has brought about a certain amount of inconsistency in the catalogue, especially in those cases where a single catalogue combines some records created according to one policy and some according to the other.Now everyone is talking about the Functional Requirements for Bibliographic Records (FRBR). 2 Has format variation been forgotten?Or is this another way of looking at the same problem?Taking the case of the single record versus separate records approaches, and applying some of the insights gained from the FRBR model, one can see a convergence between the problems observed by front-line cataloguers and the insights offered by a sound theoretical framework.This convergence also indicates a possible direction for future resolution of the problem.

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)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,113
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,211

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,113
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0060,013
Communication savante0,0180,045
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0080,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0410,009

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,195 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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