Valoriser les patrimoines avec la vidéo
Notice bibliographique
Résumé
Résumé Pour fermer ce dossier sur les vidéos en ligne, un troisième pôle est centré sur la mise en valeur du caractère patrimonial de l’image. Florence Descamps se penche d’abord sur les initiatives récentes de constitution de corpus d’entretiens jusqu’à présent essentiellement oraux. Julie Fouquet présente la valorisation des corpus mémoriels collectés par le Grand Projet de Ville de Rouen et Nils Roussel le projet de studio audio-vidéo mobile destiné aux collectes patrimoniales et locales porté par la médiathèque du Grand-Lemps en Isère. Des aspects plus techniques sont ensuite abordés par Peggy Domeyne, à propos du portail et des services d’éditorialisation de conférences du CERIMES, et par Jean Marc Lazard, à propos du portail Voxalead de retranscription automatique et d’indexation de bandes sons d’actualités TV et radio. Et, dans une approche plus prospective, la dimension collaborative est explorée par Ludovic Gaillard et Stéphane Crozat qui exposent le projet de (ré)éditorialisation de contenus multimédia C2I et par Vincent Puig qui présente le vidéo-livre de l’IRI.
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 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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,007 |
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 ».