MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3128883637 · doi:10.1177/0955749020954133

Censorship: What we’re <i>trying</i> to say…Drafting the IFLA Statement on Censorship

2020· article· en· W3128883637 sur OpenAlexaff
Brent Roe

Notice bibliographique

RevueAlexandria The Journal of National and International Library and Information Issues · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePrivacy, Security, and Data Protection
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCensorshipStatement (logic)Political scienceDeclarationLawCivil libertiesSociologyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On 25 August 2019, the Executive Committee of the International Federation of Library Associations and Institutions (IFLA) endorsed and published a new IFLA Statement on Censorship. The statement had been drafted by the IFLA Freedom of Access to Information and Freedom of Expression (FAIFE) Advisory Committee over the course of the previous year. The present article describes the process of creating the statement, highlighting several questions that the committee had to consider along the way. For example, in choosing a definition of censorship, the committee decided to create one that was conceptually limited and linguistically neutral (in the sense of not simply borrowing the existing definition of a national association). As well, the committee needed to explain why censorship was problematic, essentially proposing that it offends against the library principle of equity of access to information. The committee also had to consider how to account for the apparent acceptability in most societies of some forms of censorship, in spite of the generally problematic nature of censorship, and proposed that, as suggested by the United Nations’ Universal Declaration of Human Rights, Article 29, some limitations on liberties may be permissible for the general welfare of society – though not to the extent that the general concept of FAIFE is significantly compromised.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0130,031
Communication savante0,0290,025
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0140,024
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,005

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,259 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreAutre

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAlexandria The Journal of National and International Library and Information IssuesMême sujetPrivacy, Security, and Data ProtectionTravaux en français237 207