MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2418003691 · doi:10.4242/balisagevol7.david01

Challenges and Potential of Local Loading of XML Ebooks

2011· article· en· W2418003691 sur OpenAlexaff
Ravit H. David, Shahin Ezzat Sahebi, Bartek Kawula, Dileshni Jayasinghe

Notice bibliographique

RevueBalisage series on markup technologies · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMathematics, Computing, and Information Processing
Établissements canadiensOntario Council of University LibrariesUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceXMLWorld Wide WebXML validationEfficient XML InterchangeXSLTXML Schema EditorPresentation (obstetrics)XML frameworkUploadStreaming XMLSimple API for XMLMultimediaXML Signature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper is a summary of the experience of local loading of XML Ebooks on the Scholars Portal Ebook platform. It discusses the problems and potential of local loading that emerged from a pilot loading of over 500 titles; the first stage of this pilot was completed in February 2011. More specifically, the paper will review the difficulties encountered during the various stages of the loading, starting from loading files on our MarkLogic server, then the presentation of content via XSLT and ending with transforming the table of contents to achieve functionalities, such as lone-chapter downloading. We will also touch upon our web reader and the features developed to enhance the reading experience of XML Ebooks. Our conclusion is that with the gradual increase in publishers’ switching from PDF to XML format, the need to have a standard for XML Ebooks increases, as well; local loading of XML Ebooks in their current format suggests that much programming work will be called for in order to arrive at the best presentation of the content. Finally, we will suggest that once a satisfying web-based presentation of XML Ebooks is achieved, there will still be an urgent need to develop good readers in order to provide a friendly reading experience.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0120,020
Science ouverte0,0040,010
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,012

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBalisage series on markup technologiesMême sujetMathematics, Computing, and Information ProcessingTravaux en français237 207