Moving Technical Reports Forward
Notice bibliographique
Résumé
Technical reports have always posed problems for libraries and librarians.They are often bibliographically inconsistent, difficult to source, and published to varying standards of quality.In some science and technical fields, these reports are also large in number and central in importance.Additionally, established workflows for acquiring and preserving technical reports in distributed repositories have been undermined by the transition from print to digital.Overall, the "grey literature" challenges librarians face have increased.This paper presents three case studies of how academic libraries have found innovative ways to face the problems of technical reports and improve their production, dissemination, and preservation; thus reducing the duplication of research efforts and saving public funds.Transportation is one example of the disciplines where these described changes are taking place, and the opportunities for libraries to improve the technical report workflow in this field will be a particular focus of the session.Readers can expect to learn about the challenges of handling technical reports in the digital age and the opportunities that exist for improving discoverability and dissemination in the networked environment.A particular focus will be on new roles for libraries and librarians, and how library publishing and data management services can offer new opportunities for partnerships with researchers.
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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 | 0,017 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,036 | 0,039 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,087 | 0,104 |
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 ».