Notice bibliographique
Résumé
While the major uses of the catalogue continue to be its search and inventory functions, the move from card catalogue to computer has opened up new possibilities for the catalogue to create impact as a data source. This paper explores the potential of library metadata as a source for scholarly research. As Calhoun (2014) points out, machine-to-machine web services have allowed developers of websites to reuse data from booksellers and Google Books on their own sites. Theorists and practitioners have long called for improvements in library metadata to allow for better sharing not only within the library community but more widely (cf. Bannerjee, 2002; Coyle, 2008), resulting in international projects presenting catalogue data in XML and / or RDF formats (cf. Library of Congress, 2012; IFLA, 2013; Willer and Dunsire, 2013). For individual users, Library Management Systems and discovery layers offer a variety of download options, usually including text, CSV and RIS files. Many libraries also allow their holdings to be searched and downloaded via reference management software, (Thomson Reuters, 2014). Despite calls for greater output options (Calhoun, 2006), this is an area about which little has been published. The availability of a plethora of download options indicates that libraries recognize that users have a wide range of needs. However, many web offerings are still targeted solely at reference management. This paper explores the uses to which catalogue data can be put by researchers involved in digital scholarship (cf. Tomm, 2012) and by libraries themselves in evaluating their collections (cf. OCLC, 2014). Quantitative Digital Humanities tools offer possibilities for further exploration of library’s holdings and for catalogue information to be utilized as Big Data. Metadata output for scholarly research is an emergent field in which libraries can increase their impact with small amendments to their current systems and web offerings. References Banerjee, Kyle (2002). How Does XML Help Libraries? Computers in Libraries 22(8), Calhoun, Karen (2006). The Changing Nature of the Catalog and Its Integration with Other Discovery Tools. Washington DC: Library of Congress, < http://www.loc.gov/catdir/calhoun-report-final.pdf> Calhoun, Karen (2014). Exploring Digital Libraries: Foundations, Practice, Prospects. London: Facet. Coyle, Karen (2008). Keynote. R&D: RDA in RDF , or, Can Resource Description Become Rigorous Data? Code4Lib Conference, March, IFLA Cataloguing Section ISBD/XML Review Group (2013). Activity Report, 2012-2013. IFLA, 2013, < http://www.ifla.org/files/assets/cataloguing/isbdrg/isbd-xml-activities_2012-2013.pdf> Library of Congress (2012). Bibliographic Framework as a Web of Data: Linked Model and Supporting Services. Library of Congress, < http://www.ifla.org/files/assets/cataloguing/isbdrg/isbd-xml-activities_2012-2013.pdf> OCLC (2014). Collection Evaluation, < http://www.oclc.org/collection-evaluation.en.html> Thomson Reuters (2014). Endnote. Online Databases. Endnote Export Providers, < http://endnote.com/en/online-databases> Tomm, Jillian (2012). The Imprint of the Scholar: an Analysis of the Printed Books of McGill University’s Raymond Klobansky Collection: thesis. Montreal: McGill University, < http://digitool.library.mcgill.ca/R/-?func=dbin-jump-full¤t_base=GEN01&object_id=114196> Willer, Mirna and Dunsire, Gordon (2013). Bibliographic Information Organization in the Semantic Web. Oxford: Chandos.
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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 | 0,047 | 0,155 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,032 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,016 |
| Communication savante | 0,041 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,008 |
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 ».