Bridge2Hyku: Meeting Practitioners’ Needs in Digital Collection Migration to Open Source Samvera Repository
Notice bibliographique
Résumé
The University of Houston Libraries, in partnership and consultation with numerous institutions, was awarded an Institute of Museum and Library Services (IMLS) National Leadership/Project Grant to create the Bridge2Hyku (B2H) Toolkit. Content migration from proprietary systems to open source repositories remains a barrier for many institutions due to lack of tools, tutorials, and documentation. The B2H Toolkit, which includes migration strategies, migration tools, as well as system requirements for transitioning from CONTENTdm to Hyku, acts as a comprehensive resource to facilitate repository migration. Through a phased toolkit development process, the project team solicited inputs and feedback from peer migration practitioners via survey and pilot testing. The analysis of the feedback data was built into use cases which informed the development and enhancement of the migration strategies and tools. Working across institutions with migration practitioners’ needs in mind, the project team was able to successfully release a Toolkit that mitigates migration barriers and fills gaps in the migration process. Providing a path to a community-supported open source digital solution, the Bridge2Hyku Toolkits ensures access and expanded use of digital content and collections of libraries and cultural heritage institutions.
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 | 0,049 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».