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Enregistrement W4280609400 · doi:10.1080/19386389.2022.2051979

Numismatics & Bibliographic Description: How Rutgers University Libraries Described Coins with MODS

2022· article· en· W4280609400 sur OpenAlexaff
Annamarie Klose Hrubes, Scott Goldstein, Morris Levy

Notice bibliographique

RevueJournal of Library Metadata · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDigital and Traditional Archives Management
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetadataComputer scienceWorld Wide WebMetadata repositoryInteroperabilityResource Description and AccessRealiaSpecial collectionsCatalogingMeta Data ServicesControlled vocabularyLibrary science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Realia pose challenges when utilizing bibliographic metadata standards. Rutgers University Libraries, in collaboration with Rutgers University’s Classics Department, created a large digital library collection of ancient Roman coins in RUcore, Rutgers University’s Community Repository. RUcore records use Metadata Object Description Standard (MODS) for descriptive metadata and many custom fields. Therefore, it was necessary to adapt numismatic description to fit this structure. During the planning stage of the project, Numismatic Description Standard (NUDS), a numismatic database standard implemented and maintained by the American Numismatic Society (ANS), and VRA Core, an art-centered XML metadata standard created by the Visual Resources Association, provided valuable insights. However, this project faced challenges in terms of interoperability and time constraints that required altering the team’s approach to this unique set of resources in a digital library environment. Key issues were encoding B.C.E. dates in a machine-readable format for optimal searching and browsing, developing local controlled vocabularies, providing subject access to the iconography on coins, and the research-intensive work of metadata description. This article provides “how to” information, as well as a critical analysis of lessons learned and opportunities for improvement as the linked data landscape has changed both bibliographic and numismatic description.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,170

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0090,015
Études des sciences et des technologies0,0100,014
Communication savante0,0270,029
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,112 · 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'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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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