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Enregistrement W2793625150 · doi:10.1002/asi.24048

If these crawls could talk: Studying and documenting web archives provenance

2018· article· en· W2793625150 sur OpenAlexafffund
Emily Maemura, Nicholas Worby, Ian Milligan, Christoph Becker

Notice bibliographique

RevueJournal of the Association for Information Science and Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWeb Data Mining and Analysis
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésWorld Wide WebComputer scienceTransparency (behavior)Context (archaeology)Data scienceProcess (computing)GeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increasing use and prominence of web archives raises the urgency of establishing mechanisms for transparency in the making of web archives to facilitate the process of evaluating a web archive's provenance, scoping, and absences. Some choices and process events are captured automatically, but their interactions are not currently well understood or documented. This study examined the decision space of web archives and its role in shaping what is and what is not captured in the web archiving process. By comparing how three different web archives collections were created and documented, we investigate how curatorial decisions interact with technical and external factors and we compare commonalities and differences. The findings reveal the need to understand both the social and technical context that shapes those decisions and the ways in which these individual decisions interact. Based on the study, we propose a framework for documenting key dimensions of a collection that addresses the situated nature of the organizational context, technical specificities, and unique characteristics of web materials that are the focus of a collection. The framework enables future researchers to undertake empirical work studying the process of creating web archives collections in different contexts.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,149
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,153

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,149
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0110,015
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeQualitatif
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

Citations41
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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