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Enregistrement W3042353237

Access to recordings in the languages of the Pacific

2019· article· en· W3042353237 sur OpenAlexaboutno aff
Nick Thieberger

Notice bibliographique

RevueThe Historic Environment Policy & Practice · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAustralian Indigenous Culture and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublishingMetadataRelevance (law)Project commissioningQuarter (Canadian coin)Library scienceWorld Wide WebSpecial collectionsTask (project management)Media studiesHistorySociologyComputer scienceEngineeringPolitical scienceArchaeologyLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With over a quarter of the world’s languages the Pacific is a particularly good place to focus on how language records can be made accessible. The creation and description of research records has not always been a priority for humanities academics and any records that are created have typically not been provided with good archival solutions. This is despite these records often being of cultural or historical relevance beyond academia. Many academic researchers at the end of their careers despair at the task of making sense of a lifetime’s output of papers, notes, images, and recordings. Our project, the Pacific and Regional Archive for Digital Sources in Endangered Cultures (PARADISEC), a collaboration between the University of Sydney, University of Melbourne, and the ANU, began in 2003 by digitising analogue tape collections and providing sufficient metadata to make them discoverable. These tapes belonged to retired or deceased researchers and would otherwise have been stored in a house or maybe a library, but in both cases are difficult to find and more difficult to access. In this paper I outline how PARADISEC works and how to find information in it. I will show how we provide access to the collections we hold and how that has helped build links with people and agencies in the Pacific. We have partnered with a number of museums and cultural centres to digitise analogue tapes and are working on ways of getting information about the collection to the source communities so that they can find recordings made by their members in the past.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,844
Score d'incertitude au seuil0,970

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,304 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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