Book Reviews
Notice bibliographique
Résumé
The Future of Digital Data, Heritage and Curation in a More-than-Human World Fiona R. Cameron. Abingdon: Routledge, 2021. What Photographs Do: The Making and Remaking of Museum Cultures Elizabeth Edwards and Ella Ravilious, eds. London: UCL Press, 2022. The Aftermaths of Participation: Outcomes and Consequences of Participatory Work with Forced Migrants in Museums. Susanne Boersma. Bielefeld: Transcript Verlag, 2023. Museum Times: Changing Histories in South Africa Leslie Witz. New York: Berghahn Books, 2022. Ancestors, Artefacts, Empire: Indigenous Australia in British and Irish Museums Gaye Sculthorpe, Maria Nugent, and Howard Morphy, eds. London and Canberra: The British Museum Press and the National Museum of Australia, 2021. The Routledge Companion to Indigenous Art Histories in the United States and Canada Heather Igloliorte and Carla Taunton, eds. New York: Routledge, 2022. Becoming Our Future: Global Indigenous Curatorial Practice Julie Nagam, Megan Tamati-Quennell, and Carly Lane, eds. Winnipeg: Arbeiter Ring Publishing, 2020. History Making a Difference: New Approaches from Aotearoa Katie Pickles, Lyndon Fraser, Marguerite Hill, Sarah Murray, and Greg Ryan, eds. Newcastle upon Tyne: Cambridge Scholars Publishing, 2017.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,438 | 0,332 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».