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Enregistrement W4303431339 · doi:10.7202/1092324ar

L’externalisation ouverte dans le traitement des documents patrimoniaux : une collaboration citoyenne au service des institutions culturelles

2022· article· fr· W4303431339 sur OpenAlexaffvenue
Christian Boudreau, Myriam Claveau, Louis-Pascal Rousseau, Jérôme Bégin, David Camirand

Notice bibliographique

RevueArchives · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueCultural Insights and Digital Impacts
Établissements canadiensUniversité LavalLibrary and Archives CanadaÉcole Nationale d'Administration Publique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,135

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0140,017
Communication savante0,0280,015
Science ouverte0,0030,020
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,004

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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,157 · 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
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

Citations0
Publié2022
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