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Enregistrement W3150064824 · doi:10.29173/iasl7542

Breaking Down Barriers Through the Creation of an International Digital Library for Children

2021· article· en· W3150064824 sur OpenAlexvenueno aff
Ann Carlson Weeks, Allison Druin, Benjamin B. Bederson, Juan Pablo Hourcade, Anne C. Rose, Allison Farber, Kara Reuter, Juhyun Lee, Mona Leigh Guha, Yoshi Takayama, Jane White, J Rothschild Anthony, Brewster Kahle

Notice bibliographique

RevueIASL Annual Conference Proceedings · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueICT in Developing Communities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Museum and Library ServicesNational Science Foundation
Mots-clésThe InternetDigital libraryBrewsterLibrary sciencePolitical scienceFoundation (evidence)Public relationsEngineeringSociologyWorld Wide WebArtComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A research project, begun in the fall of 2002, expects to tap the potential of the Internet for breaking down barriers and building tolerance and understanding through access to exemplary children’s books from all over the world. The creation of the International Children’s Digital Library (ICDL) is the focus of a five-year project being conducted by the University of Maryland/College Park and the Internet Archive with funding from the US National Science Foundation (NSF) and the Institute for Museum and Library Services (IMLS). This paper describes the project, discusses initial research findings and outlines the direction of ongoing research. Jessica Anthony, and Brewster Kahle

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0130,010
Communication savante0,0120,016
Science ouverte0,0020,019
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,242 · 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
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
Publié2021
Routes d'admission1
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