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Enregistrement W2768522832 · doi:10.7202/1041830ar

Acquérir, évaluer et conserver des photographies dans un milieu de santé et de services sociaux

2017· article· fr· W2768522832 sur OpenAlexaffvenue
Nancy Gadoury

Notice bibliographique

RevueArchives · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiverse Cultural and Historical Studies
Établissements canadiensCentre intégré de santé et de services sociaux de Chaudière-Appalaches
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nancy Gadoury, bibliothécaire et archiviste au Centre intégré de santé et de services sociaux de Lanaudière, nous présente les étapes qui ont mené à la diffusion de photographies conservées au fil des années par les différentes entités composant le centre. À la suite d’une réorganisation administrative des établissements de santé et de services sociaux, un projet de gestion des documents administratifs a été mis en branle, projet qui comprenait, en plus de la révision des outils de gestion documentaire et du réaménagement des locaux, le traitement et la diffusion de la collection de photographies. L’auteure survole donc les moyens mis en oeuvre pour atteindre cet objectif, dans un contexte où les ressources sont limitées. La collection comprenant plus de 11000 photographies, dont certaines conservées dans des conditions mettant en danger leur conservation à long terme, le travail a été organisé en tenant compte du contexte particulier des milieux de santé. Ce contexte a notamment eu un impact sur les critères de tri ainsi que sur la façon de classer et de décrire les pièces. L’équipe en charge de ce projet a dû faire appel à de nombreux employés actuels et retraités afin de procéder à l’indexation des photographies de façon plus précise. Ce texte expose les réussites ainsi que les difficultés rencontrées dans ce processus et dresse un bilan somme toute positif de l’expérience compte tenu du potentiel évocateur des images et de la lumière différente qu’elles jettent sur les services de santé qui sont souvent perçus négativement par le public.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0140,010
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,004

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,286 · 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
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

Citations0
Publié2017
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Résumé présentoui

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