DC metadata is alive and well (and has influenced a new standard for education)
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes the emerging ISO/IEC 19788 Metadata for Learning Resources standard, where DCMI specifications have been adopted into an ISO/IEC standard. The new standard is for development of other standards. It has already been adopted as a normative standard for European education, in Australia and Canada. The new Metadata for Learning Resources standard is a multi-part standard and, at the time of writing, is still being extended. While it commenced as work based on the Learning Object Metadata standard in common use world-wide, it evolved into a Resource Description Framework standard in order to maximize its potential for interoperability. The Dublin Core Metadata Initiative [DCMI]1, as an open community, has collaboratively developed ‘standards ’ for twenty years. The deliberately open nature of DCMI work has meant that people with no known connection to DCMI can nevertheless take advantage of the DCMI work and further develop it. This paper asserts that ‘DC Metadata ’ has provided a solid base for the MLR and shows, yet again, that DCMI work is thriving in the distributed, global environment.
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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 | 0,016 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,014 |
| Communication savante | 0,018 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,009 |
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.
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 ».