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Enregistrement W1787189438

Moments of Risk: Identifying Threats to Electronic Records

2007· article· en· W1787189438 sur OpenAlexvenueno aff
David Bearman

Notice bibliographique

RevueArchivaria · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDigital and Traditional Archives Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The author left the field of electronic records a decade ago, and has returned to survey the landscape of what at that time appeared to be a battleground of irreconcilable positions. Since 1997, significant areas of agreement seem to have emerged. This paper identifies six agreed “moments of risk,” which occur at critical state transitions in the life of records: at capture, maintenance, ingestion, access, disposal, and preservation. It examines the literature of the past decade to identify the commonly held criteria by which records can be known to have survived such moments of risk unscathed. By locating widely accepted critical points in the life of records and the criteria by which we can assure ourselves that our management methods have succeeded, it hopes to make way for tests that could be agreed between proponents of different strategies. RÉSUMÉL’auteur a quitté le domaine des documents électroniques il y a dix ans, puis il y est retourné afin d’examiner ce qui à l’époque semblait être un champ de bataille de positions irréconciliables. Depuis 1997, des points de convergence significatifs semblent être ressortis. Ce texte identifie six « moments de risque » qui se produisent lors de transitions d’états critiques dans la vie des documents : l’enregistrement, le maintien, l’ingestion, l’accès, la disposition et la préservation. Il examine la littérature de la dernière décennie dans le but d’identifier les critères généralement reconnus selon lesquels on peut savoir que les documents ont réussi à traverser ces moments de risqué indemnes. En repérant les points critiques dans la vie des documents et les critères selon lesquels nous pouvons nous assurer que nos méthodes de gestion ont réussi, il espère préparer l’arrivée de tests qui pourraient être acceptés par les défenseurs de différentes stratégies.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,097
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,097
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0080,005
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0120,014
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeQualitatif
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

Citations25
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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