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Enregistrement W2810512698 · doi:10.24917/20811861.15.12

Obecność polskich utworów literackich w zagranicznych bibliotekach cyfrowych

2018· article· pl· W2810512698 sur OpenAlexaboutno aff
Przemysław Tadla

Notice bibliographique

RevueAnnales Universitatis Paedagogicae Cracoviensis | Studia ad Bibliothecarum Scientiam Pertinentia · 2018
Typearticle
Languepl
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLanguage and Culture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe InternetDigital libraryComputer scienceForeign languageLibrary scienceWorld Wide WebSociologyArtLiteraturePoetry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article contains an analysis of the presence of Polish literary canon in international digital libraries. The main aim of the elaboration is to examine the quantitative dissemination of literary works comprising the canon of Polish literature in main foreign content aggregators and qualitative analysis of the typed collections. The data from the analysis of contents of selected digital libraries comprised the source of the study. As a result of the research, it was established that Europeana provides 1775 units, of which 1434 in Polish and 341 in other languages, Google books provides 764 units, of which 508 in Polish and 256 in other languages, and Internet Archive provides 254 units, of which 235 in Polish and 19 in other languages. The type of analyzed resources was also taken into consideration. Europeana comprised mainly literary and iconographic works, while Internet Access - literary and audiovisual. Google Books provides only text files. The work is concluded by a short analysis of the content providers. For Europeana it was mainly the National Library and the Federation of Digital Libraries, while for Internet Archive - Canadian Libraries. Foreign-language documents come from national libraries of the respective countries.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie, Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0110,056
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,006

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,295 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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