MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2036651568 · doi:10.1080/13614576.2012.679446

Digital Preservation, Archival Science and Methodological Foundations for Digital Libraries

2012· article· en· W2036651568 sur OpenAlexaff
Seamus Ross

Notice bibliographique

RevueNew Review of Information Networking · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Media Forensic Detection
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital preservationDigital curationComputer scienceDigital libraryData curationWorld Wide WebWork (physics)Key (lock)Data scienceLibrary scienceEngineering ethicsEngineeringComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Digital libraries, whether commercial, public, or personal, lie at the heart of the information society. Yet, research into their long-term viability and the meaningful accessibility of their contents remains in its infancy. In general, as we have pointed out elsewhere, “after more than twenty years of research in digital curation and preservation the actual theories, methods and technologies that can either foster or ensure digital longevity remain startlingly limited.” Research led by DigitalPreservationEurope (DPE) and the Digital Preservation Cluster of DELOS has allowed us to refine the key research challenges—theoretical, methodological and technological—that need attention by researchers in digital libraries during the coming five to ten years, if we are to ensure that the materials held in our emerging digital libraries are to remain sustainable, authentic, accessible and understandable over time. Building on this work and taking the theoretical framework of archival science as bedrock, this article investigates digital preservation and its foundational role if digital libraries are to have long-term viability at the center of the global information society.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,128

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0100,013
Études des sciences et des technologies0,0070,065
Communication savante0,0190,020
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations104
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNew Review of Information NetworkingMême sujetDigital Media Forensic DetectionTravaux en français237 207