Positioning Paradata: A Conceptual Frame for AI Processual Documentation in Archives and Recordkeeping Contexts
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
The emergence of sophisticated Artificial Intelligence (AI) and machine learning tools poses a challenge to archives and records professionals, who are accustomed to understanding and documenting the activities of human agents rather than the often-opaque processes of sophisticated AI functioning. Preliminary work has proposed the term paradata to describe the unique documentation needs that emerge for archivists using AI tools to process records in their collections. For the purposes of archivists working with AI, paradata is conceptualized here as information recorded and preserved about records’ processing with AI tools; it is a category of data that is defined both by its relationship with other datasets and by the documentary purpose it serves. This article surveys relevant literature across three contexts to scope the relevant scholarship that archivists may draw upon to develop appropriate AI documentation practices. From the statistical social sciences and the visual heritage fields, the article discusses existing definitions of paradata and its ambiguous, often contextually dependent relationship with existing metadata categories. Approaching the problem from a sociotechnical perspective, literature on Explainable Artificial Intelligence (XAI) insists pointedly that explainability be attuned to specific users’ stated needs—needs that archivists may better articulate using the framework of paradata. Most importantly, the article situates AI as a challenge to accountability, transparency, and impartiality in archives by introducing an unfamiliar non-human agency, one that pushes the limits of existing archival practice and demands the development of new concepts and vocabularies to shape future technological and methodological developments in archives.
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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