MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4389683023 · doi:10.4467/26581264arc.23.013.18493

Managing “the shapeless mass” in the digital age

2023· article· en· W4389683023 sur OpenAlexaboutno aff
Laura Millar

Notice bibliographique

RevueArcheion · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDigital and Traditional Archives Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArchivistDocumentationEphemeral keyPresentation (obstetrics)HistoryWorld Wide WebComputer scienceArchaeologyComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In his 1927 “Archeion” article, On issues of modern Polish archival science (Z zagadnień nowożytnej archiwistyki polskiej), the renowned Polish archivist Kazimierz Konarski wrote of the challenge of managing the “shapeless mass” of modern archives in the 20th century. In this presentation, Canadian archival consultant and independent scholar Laura Millar examines the records and archives management challenge of the 21st century: managing the “shapeless mass” of electronic records inundating governments and organizations in the digital age. The “flood” of physical and textual documentation that Dr. K. Konarski faced a century ago has become a torrent of invisible, omnipresent, elusive electronic records – photographs, audio recordings, databases, AI-generated data, and more – stored in countless computer hard drives, cloud storage systems, and personal digital devices. How can the archivist manage digital sources that are both ephemeral and eternal at the same time? To ensure society has the documentary evidence it needs, L. Millar argues that archivists must our shift attention away from the care of static, “old” archives and focus more directly on the work of capturing and recording the present. The digital age may transform our methods, but our mission remains the same: to help society capture, protect, and make available for use essential sources of documentary proof.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,915
Score d'incertitude au seuil0,603

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,165 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueArcheionMême sujetDigital and Traditional Archives ManagementTravaux en français237 207