MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2601298734 · doi:10.6017/ital.v36i1.9598

Reference Rot in the Repository: A Case Study of Electronic Theses and Dissertations (ETDs) in an Academic Library

2017· article· en· W2601298734 sur OpenAlexaff
Mia Massicotte, Kathleen Botter

Notice bibliographique

RevueInformation Technology and Libraries · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDigital and Traditional Archives Management
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStratified samplingLibrary scienceSample (material)Computer scienceWorld Wide WebPhysicsMathematicsStatisticsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines ETDs deposited during the period 2011-2015 in an institutional repository, to determine the degree to which the documents suffer from reference rot, that is, linkrot plus content drift. The authors converted and examined 664 doctoral dissertations in total, extracting 11,437 links, finding overall that 77% of links were active, and 23% exhibited linkrot. A stratified random sample of 49 ETDs was performed which produced 990 active links, which were then checked for content drift based on mementos found in the Wayback Machine. Mementos were found for 77% of links, and approximately half of these, 492 of 990, exhibited content drift. The results serve to emphasize not only the necessity of broader awareness of this problem, but also to stimulate action on the preservation front.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,020
Études des sciences et des technologies0,0090,004
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,213 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations26
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInformation Technology and LibrariesMême sujetDigital and Traditional Archives ManagementTravaux en français237 207