Notice bibliographique
Résumé
Michigan State University (MSU) is home to one of the largest library comics collections in North America, holding over three hundred thousand print comic book titles and artifacts. Inspired by the interdisciplinary opportunity offered by digital humanities practice, a research collaborative linked to the MSU Library Digital Scholarship Lab (DSL) developed a Collections as Data project focused on the Comic Art Collection. This team extracted and cleaned over forty-five thousand MARC records describing comics published in Canada, Mexico, and the United States. The dataset is openly available through a GitLab repository, where the team has shared data visualizations so that scholars and members of the public can explore and interrogate this unique collection. In order to bridge digital humanities with the popular culture legacy ofthe institution, the MSU comics community turned to bibliographic metadata as a new way to leverage the collection for scholarly analysis. In October 2020, the Department of English Graphic Possibilities Research Workshop gathered a group of scholars, librarians, Wikidatians, and enthusiasts for a virtual Wikidata edit-a-thon. This project report will present this event as a case study to discuss how linked open metadata may be used to create knowledge and how community knowledge can, in turn, enrich metadata. We explore not only how our participants utilized the open-access tool Mix’n’match to connect the Comic Art Collection dataset to Wikidata and increase awareness of lesser-known authors and regional publishers missing from OCLC and Library of Congress databases, but how the knowledge of this community in turn revealed issues of authority control.
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 | 0,004 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,095 | 0,013 |
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 ».