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Enregistrement W2078266497 · doi:10.1633/jim.2005.36.4.001

A Comparative Study on Appraisal Policies of National Archives of UK, USA, Canada, and Australia

2005· article· en· W2078266497 sur OpenAlexaboutno aff
Eun-Gyoung Seo

Notice bibliographique

RevueJournal of Information Management · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDigital and Traditional Archives Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecords managementAccountabilityProcess (computing)Project appraisalPublic relationsBusinessPolitical sciencePublic administrationLibrary scienceComputer scienceLawFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

평가작업은 기록관리 업무에서 가장 중요한 기능 중에 하나이다. 즉, 기록관리에 있어서 평가란 기록물의 가치를 평가하는 것으로, 그 결과 지속적으로 유지 보존되어야 하는 업무적 가치를 지니거나 지속적 활용성을 지닌 기록을 체계적으로 선정하고, 그 보유기간을 결정할 수 있다. 현재 엄청난 양의 기록물이 생산되는 환경에서 선별의 범위와 방식을 규정하여 효용의 극대화를 추구하게 하는 기록물평가의 중요성은 더욱 부각된다고 볼 수 있다. 본 연구는 각국(영국, 미국, 캐나다, 호주)의 국립기록원이 제정한 영구적 기록물선정과 폐기를 위하여 수립된 평가정책을 1) 평가정책의 목표, 2) 평가목적, 3) 평가기준, 4) 평가절차, 5) 특별 고려사항 등 다섯 가지 항목에 대해서 분석하여 비교하였다. 또한, 본 연구는 법령으로 국가기록물을 체계적으로 선별 수집하기에는 역부족이라 생각하여 국가기록원이 국가기록물을 평가ㆍ선별하는 데 도움을 줄 수 있는 평가정책을 개발하는 것이 바람직하다고 보고, 평가정책 수립 시 고려사항을 제시하였다. Appraisal is one of the most important record management tasks. Appraisal is the process of evaluating business activities to determine which records need to be captured and how long the records need to be kept to meet business, the requirements of organizational accountability and community expectations. Appraisal, therefore, is concerned with deciding both what records should be created to document a business activity and how long those records should be retained. This paper attempts to review the appraisal policies of four national archives in UK, USA, Canada, Australia, which have managed public records systematically and to compare appraisal policies in the following five parts such as 1) purpose, 2) appraisal objectives, 3) appraisal values, 4) procedures for appraisal, and 5) special considerations. Finally, the paper suggests the important items required when the Korean National Archives and Records Services develops their own appraisal policies.

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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,121
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,314
Score d'incertitude au seuil0,632

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,121
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0100,004
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2005
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