OSS4EVA: Using Open-Source Tools to Fulfill Digital Preservation Requirements
Notice bibliographique
Résumé
This paper builds on the findings of a workshop held at the 2015 International Conference on Digital Preservation (iPRES), entitled, “Using Open-Source Tools to Fulfill Digital Preservation Requirements” (OSS4PRES hereafter). This day-long workshop brought together participants from across the library and archives community, including practitioners, proprietary vendors, and representatives from open-source projects. The resulting conversations were surprisingly revealing: while OSS’ significance within the preservation landscape was made clear, participants noted that there are a number of roadblocks that discourage or altogether prevent its use in many organizations. Overcoming these challenges will be necessary to further widespread, sustainable OSS adoption within the digital preservation community. This article will mine the rich discussions that took place at OSS4PRES to (1) summarize the workshop’s key themes and major points of debate, (2) provide a comprehensive analysis of the opportunities, gaps, and challenges that using OSS entails at a philosophical, institutional, and individual level, and (3) offer a tangible set of recommendations for future work designed to broaden community engagement and enhance the sustainability of open source initiatives, drawing on both participants’ experience as well as additional research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».