Notice bibliographique
Résumé
Certes, il est tout à fait trivial de reconnaître que le meilleur moyen pour récolter des documents pertinents, dans un processus de recherche d'information , est de tenir compte du profil du demandeur; mais il n'en demeure que les voies suivies jusqu'à maintenant, basées sur le principe de la diffusion sélective de l'information (DSI), ou sur la structuration des formats d'affichages, n'ont apportées que des solutions partielles. Avec l'avènement des standards de metadonnées pour la description de ressources éléctroniques, d'autres solutions ont été pressenties pour améliorer les systèmes de recherche d'information.Dans cet article, je tente d'exposer les éléments clés d'un travail de thèse de doctorat, où je me propose d'associer à une description de ressources par un standard de metadonnée, en l'occurrence le Dublin Core, des éléments de profil utilisateur. Dans le processus de recherche de l'information, j'introduis la notion d'interrogation à relances ; notion présente déjà dans certains projets basés sur le Dublin Core, en Australie et en Grande-Bretagne, mais non encore définie dans des contextes analogues à celui où je la transpose.
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 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 | 0,002 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,014 | 0,055 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,003 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».