Will Blockchain Technology Change How Well National Archives Preserve the Trustworthiness of Digital Records?: Preliminary Results of a Survey
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to examine the viewpoint of national archives on blockchain and distributed ledger technologies, discover their activities in relation to the application of these technologies, and analyse their thoughts on how these technologies can play a role in the preservation of records’ trustworthiness. A survey method was adopted in the study. The survey consisted of 18 questions about national archives’ attitude and actions in relation to application of blockchain and distributed ledger technologies. The survey was sent to the 194 national archives listed in the Directory of National Archives. Eighteen responses have been acquired which, while low, provides initial insights into how national archives are responding to these technologies. This study has three hypotheses. The first one is “blockchain technology will change archiving practices “, the second one is “the trustworthiness of digital records can be preserved better with blockchain technology”, and the last one is “national archives are reluctant to implement blockchain networks that use tradable crypto-assets”. According to the results obtained from the survey, the first hypothesis has not been verified. The second hypothesis is likely, as national archives that are keen to adopt blockchain and distributed ledger technologies, but a majority of the archives are hesitant to adopt these technologies for archiving, suggesting that the third and final hypothesis might also true, though the reasons for national archives’ reluctance to adopt these technologies could be more varied than originally hypothesized. This study is one of the first systemic analyses of the viewpoint and activities of national archives on blockchain and distributed technologies.
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 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 | 0,014 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».