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Enregistrement W3031589222 · doi:10.29173/pathfinder21

Decolonizing Description: First Steps to Cataloguing with Indigenous Syllabics

2020· article· en· W3031589222 sur OpenAlexaffvenueabout
Luc Fagnan

Notice bibliographique

RevuePathfinder A Canadian Journal for Information Science Students and Early Career Professionals · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Administration
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousContext (archaeology)Variety (cybernetics)Inclusion (mineral)Representation (politics)DecolonizationWork (physics)Action (physics)Library scienceSociologyComputer sciencePolitical scienceGeographyAnthropologyLawEngineeringArtificial intelligenceArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In light of the TRC Calls to Action from 2015 and the CFLA’s Truth & Reconciliation Report and Recommendations from 2017, many libraries in what is known as Canada have begun to take steps towards decolonization. Decolonizing bibliographic descriptions in library catalogues is an important part of this process, as this can impact both the ability to access Indigenous materials and the representation of Indigenous Peoples and Knowledges in the library.
 While various efforts to work towards accurately and respectfully representing Indigenous Peoples and Knowledges in library catalogues are ongoing, the inclusion of Indigenous Syllabics in bibliographic records is one way in which cataloguers can begin to put these efforts into action. In addition to collaborating with Indigenous community members and Indigenous librarians on this work, there are a variety of resources and tools available online that can aid cataloguers in creating accurate and culturally appropriate descriptions of Indigenous materials. This extended abstract provides context and information that is central to this work, and gives a cursory overview of how one might insert Indigenous Syllabics into bibliographic records.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,404
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0060,000
Communication savante0,0030,009
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,261 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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