The Library as Research Partner and Data Creator: The Don Valley Historical Mapping Project
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of new academic disciplines that embrace geospatial analysis allow GIS librarians to be involved in collaboration and outreach work that promotes the academic library and the subject and technical expertise of GIS librarians. The Don River Valley Historical Mapping Project (DVHMO) is an example of such a scholarly collaborative project. At the University of Toronto, the map and GIS librarian, Marcel Fortin, collaborated with PhD history student Jennifer Bonnell (currently a history postdoctoral fellow at the University of Guelph) in a historical mapping project that would promote and breathe new life into library resources. By drawing on paper-based, historical geographic resources, such as fire insurance plans, topographic maps, county atlases, and planning and conservation reports, they built several geospatial historical data sets of shorelines, industries, and landownership data. The digital data sets are now available free online, and intended to be used by researchers and curious citizens alike. Through projects like these, GIS librarians develop services that draw on their longstanding expertise of maintaining collections and promoting free and open access to information. At the same time, they demonstrate how librarians can become the architects of new information. They thereby assert the skills of academic librarians as research partners and data creators.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».