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Enregistrement W2749941844 · doi:10.33186/1027-3689-2017-7-42-54

Identifying Resources: FRBR and Accessibility

2017· article· en· W2749941844 sur OpenAlexaff
Chris Oliver

Notice bibliographique

RevueScientific and Technical Libraries · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLibrary Science and Information Systems
Établissements canadiensUniversity of OttawaLibrary and Archives Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetadataStructuringResource (disambiguation)Computer scienceContext (archaeology)GlobeData scienceWorld Wide WebConceptual modelGeographyPsychologyBusinessDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper will outline some of the key aspects of the FRBR family of conceptual models that support resource discovery especially for persons who are blind, visually impaired, or otherwise print disabled. The FRBR family of models have had a significant influence on the ways in which communities around the globe perceive and understand the bibliographic universe. This paper will focus on two areas where the conceptual models have had an important impact: bibliographic information as data and the precise delineation between content and carrier. The paper focuses on these two areas because they are of particular interest for a user with a print disability who approaches the task of discovering an appropriate resource. FRBR modeling, as expressed in the original models or in the new consolidated model, FRBR-LRM, offers a roadmap for structuring metadata in ways that allow more options for resource discovery in an increasingly global context.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0130,010
Études des sciences et des technologies0,0030,011
Communication savante0,0110,038
Science ouverte0,0040,011
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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