Digital image description: a review of best practices in cultural institutions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to present the results of the first phase of a research project aiming to develop a bilingual taxonomy for the description of digital images. The objectives of this extensive exploration were to acquire knowledge from the existing standards for image description and to assess how they can be integrated in the development of the new taxonomy. Design/methodology/approach An evaluation of 150 resources for organizing and describing images was carried out. In the first phase, the authors examined the use of controlled vocabularies and prescribed metadata in 70 image collections held by four types of organizations (libraries, museums, image search engines and commercial web sites). The second phase focused on user‐generated tagging in 80 image‐sharing resources, including both free and fee‐based services. Findings The first part of the evaluation showed that each resource presented comparable information for the images or items being described. Best practices and implementation proved to be largely consistent within each of the four categories of organizations. The second part revealed two trends: in image‐upload systems, there was a virtual absence of mandated structure beyond user name and tags; and in stock photography resources, the authors encountered a hybrid of taxonomies working in combination with user tags. Originality/value The analysis of best practices for the organization of digital images used by indexing specialists and non‐specialists alike has been a crucial step, since it provides the basic guidelines and standards for the categories and formats of terms, and relationships to be included in the new bilingual taxonomy, which will be developed in the next phase of the research project.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle