Notice bibliographique
Résumé
Le présent article décrit un modèle visant à faciliter la compréhension du processus de transfert du contenu depuis sa source jusqu’à son utilisation. Un groupe de travail de Ressources naturelles Canada a étudié la nature du transfert des savoirs à l’aide d’un modèle de services, afin de découvrir et comprendre les modèles et processus sous-jacents. Les services de savoir sont des programmes qui créent et fournissent des produits organisationnels basés sur un contenu et ayant une valeur intégrée. Ces programmes sont destinés à être utilisés en interne ou transférés pour répondre aux souhaits et besoins d’un utilisateur externe. Les critères de conception du modèle sont les suivants : indépendance par rapport au contenu, concentration sur l’organisation, évolutivité, deux pilotes et deux niveaux de résolution. Le modèle est basé sur une chaîne de valeur dans laquelle la valeur est intégrée, déplacée ou extraite. Un système de services de savoir se divise en neuf étapes : générer, transformer, gérer, utiliser en interne, transférer, ajouter de la valeur, utiliser professionnellement, utiliser personnellement et évaluer. Les services de savoir sont fournis par l’intermédiaire d’un spectre de distribution allant de complexe à accessible. À chaque région du spectre de distribution correspond une série d’attributs qui influencent la manière dont les services sont fournis.
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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,005 |
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 ».