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Enregistrement W4288685812 · doi:10.4242/balisagevol27.holstege01

Metadata for Creators

2022· article· en· W4288685812 sur OpenAlexfundno aff
Mary Holstege

Notice bibliographique

RevueBalisage series on markup technologies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLibrary Science and Information Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNuclear PhysicsNational Institute of Information and Communications TechnologyJapan Aerospace Exploration AgencyCanadian Space AgencyCenter for Long-Term Cybersecurity, University of California BerkeleyGeo-Informatics and Space Technology Development AgencyIran Telecommunication Research CenterEuropean Space AgencyAgenzia Spaziale ItalianaEuropean Organization for the Exploitation of Meteorological SatellitesKorea Aerospace Research InstituteNational Commission for Science and TechnologyTürkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma KurumuNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Space OrganizationChina National Space AdministrationBelgian Federal Science Policy OfficeChinese Academy of SciencesU.S. Geological SurveyIndian Space Research OrganisationCentre National d’Etudes SpatialesCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésMetadataComputer scienceMeta Data ServicesWorld Wide WebGeospatial metadataProcess (computing)Key (lock)Metadata repositoryData elementInformation retrievalComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metadata is generally viewed from a third-party perspective, standing aside from both the creator and the audience of a work. This paper looks at the problem from the creator's standpoint: metadata that is deeply intertwined with the process of creation. In additional to more conventional organization metadata, two other important classes of metadata stand out: signature metadata, which is for the creator of a work to claim authorship and communicate with their audience, and process metadata, which is to help the creator recover key details of the creation process for themselves to drive further creation. Some key techniques for capturing and embedding signature and process metadata are detailed for a particular use case are described, along with some lessons learned. It turns out that taking a metadata-first development approach can make is easier both to capture the metadata and implement and tweak the process itself.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,152

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,008
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0180,041
Science ouverte0,0030,013
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0450,028

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,202 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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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