Knowledge organisation systems in North American digital library collections
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to report an investigation into the types of knowledge organisation systems (KOSs) utilised in North American digital library collections. Design/methodology/approach The paper identifies, analyses and deep scans online North American hosted digital libraries. It reviews the literature related to the application of KOSs on the web, identifies widely used KOSs and tools and reviews the literature related to collaborative collections on the web. Findings A total of 269 North American digital library collections were examined. The Library of Congress Subject Headings is the most widely used subject representation tool, followed by domain‐specific thesauri, 113 digital library collections make use of locally developed taxonomies. A few collections use the Dewy Decimal Classification and alphabetical indexes. Research limitations/implications This research was limited to North American digital library collections. Practical implications The findings show the popular KOSs used in digital library collections. It also shows the organisational contexts of the examined digital library collections. Originality/value This research contributes to the areas of digital libraries and to the application of KOSs and services for subject representation and access.
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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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,013 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».