Libraries, data and the fourth industrial revolution (Data Deluge Column)
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,028 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,109 | 0,056 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».