Six Impossible Things: Moving KBART into the Next Decade
Notice bibliographique
Résumé
KBART is one of the most successful NISO recommendations today. Formally supported by over 80 organizations across all stakeholder groups, it enables a standardized transfer of data between content providers and knowledge bases. Most recently KBART added an automated process to transfer holdings data to localize an institution’s knowledge base holdings. While KBART was originally built to focus on journal and book data, the world has moved on—the different flavors and nuances of open access, the increased use of audiovisual material, holdings at the chapter and article levels, and issues around translations, transliterations, and author names are just some of the challenges that are disrupting the flow. So what is next for KBART? How does it adapt to continue to solve the data flow problems that libraries, publishers, and knowledge base providers face today? The presenters in this session, all members of the NISO KBART Standing Committee and/or the KBART Automation Working Group, discuss the status and future of a “Phase III” revision of NISO KBART that aims not only to clarify the existing recommendations but also to expand them to address the new challenges, including the support of additional content types beyond serials and monographs and improvements to item-level discovery and access.
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 | 0,057 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,023 | 0,039 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,015 |
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 ».