Libraries, data and the fourth industrial revolution (Data Deluge Column)
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 The World Economic Forum held in Davos, Switzerland, in January 2016, brought together leaders from the areas of science and technology, business, health, education, government and other fields as well as representatives from the media. A key theme of the forum was what has come to be known as the “fourth industrial revolution”. Design/methodology/approach News reports and blog posts about the forum gave the impression that this new “revolution” would bring unprecedented advances in science and medicine as well as would hold the potential for a future dominated by intelligent robots and massive levels of unemployment. Findings For example, on January 24, 2016, Elliot of The Guardian reported that the “Fourth Industrial Revolution brings promise and peril for humanity”. Sensational headlines and sound bites are good at attracting attention but they are not very effective with regard to communicating what this revolution is about and what it could mean for our lives, communities, governments and our workplaces in the near and distant future. The snippets of information reported here and there give the impression that robots, artificial intelligence, cloud-based computing, big data and a combination of other technologies are gradually merging to create a new reality which has the potential for revolutionizing our way of life. Originality/value This installment of the Data Deluge consists of an exploration of the fourth industrial revolution, what role libraries might play in this revolution and how our information environment could be forever changed.
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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,011 |
| 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