Why a world gone digital needs archival theory more than ever before?
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
Dlaczego cyfrowy świat potrzebuje teorii archiwalnej bardziej niż kiedykolwiek wcześniej? Tekst jest zapisem wykładu prof. Luciany Duranti, badaczki i wykładowczyni archiwistyki i dyplomatyki w School of Information na Uniwersytecie Kolumbii Brytyjskiej w Vancouver (Kanada), który odbył się 12 października 2022 r. na Uniwersytecie Warszawskim w ramach cyklu organizowanych przez archiwa państwowe otwartych wykładów pn. „Konarski Lectures”, poświęconych współczesnej archiwistyce. Autorka jest specjalistką w dziedzinie archiwistyki, dyplomatyki i dokumentu elektronicznego, pełni funkcję kierownika badań i dyrektora Projektu InterPARES (www.interpares.org oraz www.interparestrustai.org). Wykład poświęcony został najważniejszym wyzwaniom stojącym przed nauką o archiwach w dobie transformacji cyfrowej. Odpowiadając na tytułowe pytanie o potrzebę rozwijania teorii archiwalnej w świecie cyfrowym, Autorka wskazała najważniejsze obszary badawcze, wymagające nowych ustaleń teoretycznych. należą do nich m.in. zapewnienie niezawodności, dokładności i autentyczności, to znaczy wiarygodności, dokumentu elektronicznego, w szczególności ocena przydatności technologii podpisu elektronicznego i architektury blockchain oraz zastosowania AI do wytwarzania, zarządzania i udostępniania dokumentacji elektronicznej. Te właśnie zagadnienia są kluczowymi obszarami problemowymi międzynarodowego projektu interdyscyplinarnych badań archiwistycznych InterPARESTrustAI, którego celem jest projektowanie, rozwijanie i wykorzystanie sztucznej inteligencji do zapewnienia dostępności i wiarygodności dokumentacji elektronicznej podmiotów publicznych. Poruszony został także problem zapewnienia autentyczności (tzn. identyfikacji i integralności) oraz dostępności dokumentów cyfrowych przechowywanych w chmurze, w szczególności na zasadach komercyjnych. The paper is a transcript of a lecture delivered on 12 October 2022 at the University of Warsaw by Professor Luciana Duranti, researcher and lecturer in archival science and diplomatics at the School of Information of the University of British Columbia in Vancouver, B.C. Canada. The lecture was part of a series of open lectures organised by the national archives, entitled ‘Konarski Lectures’, focusing on contemporary archival science. The author is a specialist in the fields of archival science, diplomatics and electronic records, and Principal Investigator and director of the InterPARES Project (www.interpares.org and www.interparestrustai.org). The lecture addressed the most important challenges facing archival science in the age of digital transformation. In answering the central question regarding the need to develop archival theory in a digital world, the author highlighted the essential research areas that require new theoretical developments. These include ensuring reliability, accuracy and authenticity, that is, trustworthiness, of electronic records, in particular assessing the suitability of electronic signature technology and blockchain architecture for these purposes, and the application of AI to generating, managing and sharing electronic records. The latter is a key problem area of the international interdisciplinary archival research project InterPARES Trust AI, which aims to design, develop and use artificial intelligence to ensure the availability and use of trustworthy electronic records of public entities. The problem of ensuring the authenticity (i.e. the identity and integrity) and the accessibility of digital records stored in the cloud, particularly in the commercial cloud, was also addressed.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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