Notice bibliographique
Résumé
I’m sure everyone’s mother, like mine, at some point said, “If you can’t say something nice, don’t say anything at all.” No doubt this was sound advice when you are 12, but as an adult and an information professional, it takes on a whole new meaning for those who blog, tweet, and otherwise comment on critical issues impacting their work and workplace communities. You have opinions, and potentially concerns about issues that you want to share with others who might be dealing with similar issues. Sometimes as part of those commentaries, it becomes necessary to not restrict yourself to remaining “nice” in order to communicate your thoughts, beliefs and perspectives about the practices or actions of others Two librarians who blog about publisher’s issues recently learned about the potential costs that are associated with not necessarily remaining “nice.” Dale Askey, a librarian at McMaster University in Ontario, Canada was sued by the Edwin Mellen Press and its founder, Herbert Richardson for a 2010 blog entry that was critical of the Press. The suits included both Mr. Askey and McMaster University and claimed that the blog entry defamed the Press and its founder. The lawsuits sought damages of over $4 million for the defamation. More recently, Jeffrey Beall, a librarian at the Auraria Library at the University of Colorado Denver received a letter from lawyers representing the Canadian Center for Science and Education, claiming that a series of blog entries posted by Mr. Beall defamed the Center and some of its related publications. The letter demanded that Mr. Beall “immediately remove” the offending posts and demanded an immediate payment of $10,000 for “attorneys fees and damages.” Failing to comply, the letter implied, would result in a lawsuit.
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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 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,009 |
| Communication savante | 0,022 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,010 |
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 ».