Crowding the library: How and why libraries are using crowdsourcing to engage the public
Notice bibliographique
Résumé
Over the past 10 years, there has been a noticeable increase of crowdsourcing projects in cultural heritage institutions, where digital technologies are being used to open up their collections and encourage the public to engage with them in a very direct way. Libraries, archives and museums have long had a history and mandate of outreach and public engagement but crowdsourcing marks a move towards a more participatory and inclusive model of engagement. If a library wants to start a crowdsourcing project, what do they need to know? This article is written from a Canadian University library perspective with the goal to help the reader engage with the current crowdsourcing landscape. This article’s contribution includes a literature review and a survey of popular projects and platforms; followed by a case study of a crowdsourcing pilot completed at the McGill Library. The article pulls these two threads of theory and practice together—with a discussion of some of the best practices learned through the literature and real-life experience, giving the reader practical tools to help a library evaluate if crowdsourcing is right for them, and how to get a desired project off the ground.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,037 | 0,037 |
| Communication savante | 0,043 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,005 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».