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Enregistrement W4205269491 · doi:10.5771/0943-7444-2021-4-298

Comparing the Cataloguing of Indigenous Scholarships: First Steps and Finding

2021· article· en· W4205269491 sur OpenAlexaboutno aff
Tamara Lee, Sarah Dupont, Julia Bullard

Notice bibliographique

RevueKNOWLEDGE ORGANIZATION · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDigital and Traditional Archives Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousScholarshipOffensiveAmbiguitySubject (documents)InstitutionLibrary scienceFoundation (evidence)Work (physics)SociologyHistoryEthnologyGeographyPolitical scienceComputer scienceOperations researchSocial scienceLawArchaeologyEcologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper provides an analysis of data collected on the continued prevalence of outdated, marginalizing terms in contemporary cataloguing practices, stemming from the Library of Congress Subject Heading term “Indians” and all its related terms. Using Manitoba Archival Information Network’s (MAIN) list of current LCSH and recommended alternatives as a foundation, we built a dataset from titles published in the last five years. We show a wide distribution of LCSH used to catalogue fiction and non-fiction, with outdated but recognized terms like “Indians of North America-History” appearing the most frequently and ambiguous and offensive terms like “Indian gays” appearing throughout the dataset. We discuss two primary problems with the continued use of current LCSH terms: their ambiguity limits the effectiveness of an institution’s catalog, and they do not reflect the way Indigenous Peoples, Nations, and communities in North America prefer to represent themselves as individuals and collectives. These findings support those of parallel scholarship on knowl­edge organization practices for works on Indigenous topics and provide a foundation for further work.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,088
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,088
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0310,052
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0110,011
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,170 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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