Notice bibliographique
Résumé
Introduction This chapter examines and explores linked open data in the context of the current digital data landscape, drawing on recent developments associated with digital data: big data, research data, open data and web of data. A specific goal of this chapter is to draw attention to the importance of the ways in which linked open data can provide libraries with opportunities to enhance the findability of their data and information resources, and to support seamless and unified access in heterogeneous content repositories, such as digital libraries and integrated discovery systems. The first part of the chapter addresses the key concepts of big data, research data, the Semantic Web and open data. The second part of the chapter focuses on the definition and importance of linked data and its current applications in various settings. Specific examples of libraries and major projects associated with using and implementing linked open data are briefly reviewed. BIBFRAME is reviewed as a popular framework to support the transformation of library data into linked open data. An overview of publishing linked data is presented, along with a reference to useful resources for publishing, browsing and linking linked open data tools. Big data The vast volume, variety and complexity of digital data available on the web has resulted in the emergence of what is called ‘big data’. Digital libraries, search engines, social media sites, cloudbased computing infrastructures, as well as virtual collaboratories, e-science, e-humanities and e-social-science projects produce massive volumes of data that call for proper management and preservation planning approaches and strategies in order to provide users with effective and efficient data access. Many terms used in the literature refer to, or are associated with, the phenomenon of big data, including ‘digital data’, ‘research data’, ‘linked data’, ‘open data’, ‘web of data’ and ‘data repositories’ (Borgman, 2012; Hodson, 2012; Lyon, 2007; National Science Foundation, 2012). The availability and discourse of these data types presents new research and development opportunities as well as challenges. To provide a coherent and contextualized understanding of big data, one approach would be to place big data in the context of digital libraries, as the latter have been well researched and share a number of similarities with big data.
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 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 | 0,010 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,020 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,008 |
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 ».