L’externalisation ouverte dans le traitement des documents patrimoniaux : une collaboration citoyenne au service des institutions culturelles
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Le présent article traite de l’externalisation ouverte ( crowdsourcing ) au sein d’organisations à vocation historique et culturelle. Il porte plus particulièrement sur la collaboration citoyenne dans le traitement des documents patrimoniaux numérisés par les centres d’archives et les bibliothèques. Les auteurs y présentent les principales composantes de l’externalisation ouverte (organisation, contributeurs, tâches et plateformes), en particulier dans un contexte d’enrichissement du patrimoine documentaire, ainsi que la mécanique derrière ce phénomène et ses retombées. Ils abordent aussi trois importants défis auxquels doivent inévitablement faire face les organisations qui souhaitent externaliser des tâches relatives au traitement des documents patrimoniaux, à savoir la participation des contributeurs, la qualité des contributions et l’intégration institutionnelle de ces contributions. L’article termine sur des pistes de solution visant à concilier les pratiques institutionnelles (ou professionnelles) et les pratiques citoyennes dans le traitement des documents patrimoniaux, tout en précisant que les archivistes semblent bien placés pour relever certains de ces nouveaux défis.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle