Notice bibliographique
Résumé
Wikipedia edit-a-thons represent a unique and fruitful avenue for galleries, libraries, archives and museums (GLAMs) to engage with new and existing segments of their user communities. Encompassing information and technical literacy skills development, the success of edit-a-thon campaigns, such the annual art+feminism events, demonstrate their utility and value as outreach initiatives. What is less clear are the logistical, ethical and professional development implications of hosting these events. Centering first-hand experience and concrete examples, this paper explores GLAM-based edit-a-thons through a practical and actionable lens. Topics covered include: what is required to successfully host an edit-a-thon; the importance of leading by example in a volunteer-reliant economy; and the transferable work skills gained by hosting and participating in edit-a-thons. Des « édit-a-thons » (marathon d’édition de texte) sur Wikipédia offrent aux galeries, bibliothèques, archives et musées une façon unique et efficace d’interagir avec de nouveaux ou d’existants segments de leur communauté. En incorporant le développement de compétences techniques et informationnelles, le succès des édit-a-thons, tel que l’événement annuel art+feminism, démontre leur utilité et leur valeur comme initiative de sensibilisation. Toutefois, les implications liées à la logistique, l’éthique et au développement professionnel en tant qu’hôte de tels événements demeurent ambiguës. En s’inspirant d’une expérience unique et d’exemples concrets, cet article utilise une approche pratique et appliquée pour explorer des édit-a-thons au sein des galeries, bibliothèques, archives et musées. Les sujets abordés comprennent les éléments requis pour que les édit-a-thons connaissent un succès, l’importance d’être un exemple à suivre au sein d’une économie basée sur des bénévoles et les habiletés transférables acquises en étant hôte et en participant à des édit-a-thons.
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 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 | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,037 |
| Communication savante | 0,015 | 0,038 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».