Commentary on Fostering High-Impact Research in the Preservation Field
Notice bibliographique
Résumé
In reaction to the plenary paper delivered by Anne Gilliland, the opening remarks for the symposium, and the other papers and reactions delivered, two major themes warrant deeper discussion and reflection: What does “high-impact” mean when referring to research? How do we fund such research? For research in the field of digital preservation to qualify as high impact, it must-through the use of rigorous, scientifically based methodologies-result in a positive near-term effect on the actual preservation of digital heritage objects. Whether they are traditional records, moving images, emails, the latest file format, or other cultural objects, the research must bring some positive movement toward effective, efficient, comprehensive preservation of the object of study. The goal of such research should be the development of practical and implementable solutions. The author posits that with the current state of archives, intellectual exercises will be of little benefit to those “in the trenches” who are struggling with adapting to the twenty-first-century technologies used to produce records. While the development of high-level theory is important to keep the field of archival science moving forward, such abstract theory does not meet the definition of “high impact.”
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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 | 0,066 | 0,171 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,031 |
| Communication savante | 0,025 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,105 | 0,154 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
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 ».