The CARL metadata harvester and search service
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To explain the background, functionality, and content of the CARL metadata harvester and search service, http://carl‐abrc‐oai.lib.sfu.ca/, and to outline plans for improving the service. Design/methodology/approach – This case study employs simple statistical analyses to a set of harvested metadata. Findings This paper documents the use of unqualified Dublin Core (uDC) elements in the metadata harvested from the repositories participating in the CARL harvester, and identifies patterns in the use of that metadata. It also compares these findings with a similar study, and identifies areas for further research. Research limitations/implications This paper is limited to discussion of the characteristics of a relatively small set of metadata collected using the Open Archives Initiative Protocol for Metadata Harvesting. However, analyses reveal some patterns in the use of this metadata that are valuable in the development of best practices for repository implementers. Practical implications This paper documents the use of uDC elements by a specific community. Its findings will form a basis for developing mechanisms for improving the effectiveness of the metadata generated by that community and therefore the services built around that metadata. Originality/value While there are several other studies that take an approach similar to that taken in this paper, no one has yet studied this specific data set. More generally, this paper contributes a valuable case study to research on the implementation of the Open Archives Initiative Protocol for Metadata Harvesting.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle