Notice bibliographique
Résumé
Introduction This chapter explores the notion of ‘citizen engagement’ from a socio-cultural and user-centred perspective. It does so by drawing on a set of InterPARES Trust (hereinafter ITrust) studies which looked at the relationship between records (understood both in a specific sense and as information objects), record systems (including any technologies used to manage all kinds of data and information) and the users of such records and systems (e.g. creators, subjects, administrators, curators, end-users) with an emphasis on the kind of human engagement, or participation, that arises from, and gives shape to, such a relationship. The contributions gathered in this chapter try to answer questions such as: • How do people perceive born-digital objects? What makes them trust the records and the institutions in charge of them? (Questions addressed in EU27 User Perceptions of Born-Digital Authenticity (Bunn et al., 2016)); • How has citizens’ communication with the government changed over time? Has the nature of patents and petitions – two very common legal genres enabling the interaction between people and institutions – shifted in the digital age? (Questions addressed in NA13 Patents, Petitions, and Trust (Hohmann, 2016; Foscarini, 2019); • How are open government initiatives and civic technologies changing society and the way citizens participate in public matters? Questions addressed by NA08 The Implications of Open Government, Open Data, and Big Data on the Management of Digital Records in an Online Environment (Suderman and Timms, 2016); and EU05 Models for Monitoring and Auditing of Compliance in the Flow from Registration to Archive in e-Register (Strahonja, 2018); • Can social media be used by local governments to increase citizen trust? What can we learn about the administration of social media that results in an increase in trust in government? (Questions addressed in NA05 Social Media and Trust in Government (Franks, 2016)); • Are the users taken into account when appraising an institutional website? What can we learn about citizen engagement through measuring visitor interactions with such websites? (Questions addressed in EU25 Using Web Analytics in Appraisal of Records on the Foreign Ministry of Israel Website (Schenkolewski-Kroll and Tractinsky, 2016)).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,010 |
| Communication savante | 0,014 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,009 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».