Whither the retention schedule in the era of big data and open data?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – This article, which is one of the products of an international collaborative research initiative called iTrust, aims to explore these questions and offer suggestions concerning how the issues they raise can be addressed. Design/methodology/approach – The article describes the results of the first stage in a multi-stage research project leading to methods for developing retention and disposition specifications and formal schedules for open data and big data initiatives. A fictitious organization is used to describe the characteristics of open data and big data initiatives, the gap between current approaches to setting retention and disposition specifications and schedules and what is required and how that gap can be closed. The landscape described as a result of this stage in the research will be tested in case studies established in the second stage of the project. Findings – The argument is made that the business processes supporting open data and big data initiatives could serve as the basis for developing enhanced standards and procedures that are relevant to the characteristics of these two kinds of initiatives. The point is also made, however, that addressing the retention and disposition issues requires knowledge and leadership, both of which are in short supply in many organizations. The characteristics, the issues and the approaches will be tested through case studies and consultations with those involved with managing and administering big data and open data initiatives. Originality/value – There is very little, if any, current literature that addresses the impact of big data and open data on the development and application of retention schedules. The outcome of the research will benefit those who are seeking to establish processes leading to formally approved retention and disposition specifications, as well as an instrument – the approved retention and disposal schedule – designed to ensure the ongoing integrity of the records and data associated with big data and open data initiatives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Communication savante Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Théorique ou conceptuel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Autre Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Théorique ou conceptuel | low |
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 | 0,131 | 0,276 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,021 |
| Communication savante | 0,023 | 0,044 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».