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Enregistrement W4404573117 · doi:10.5206/cjils-rcsib.v47i3.18988

Lack of Collections as Data

2024· article· en· W4404573117 sur OpenAlexaffvenueabout
Christine Smith

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Information and Library Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWeb Data Mining and Analysis
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Streaming media licensing by academic libraries has, in recent decades, grown in breadth and complexity. Simultaneously, in the communication and media studies community, critical analysis of consumer-direct streaming media or over-the-top (OTT) platforms has explored media ownership and power dynamics. This article intends to bridge the gap between these two worlds and reframe the discourse of research into modern library analysis, turning away from the “how” media gatekeeping is being experienced by academic librarians and towards “what” media is being withheld. The analysis will be done through a case study of a collection, or rather, absence of collection, of films requested but unavailable for institutional licensing in a specific Canadian academic library. In exploring request, film, and market availability data for each title and analyzing trends found therewithin, the article aims to bring to light possible implications to the future of academia as technological advancements and media powerholders render certain audiovisual cultural artifacts inaccessible.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,072
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,277
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0720,277
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0170,040
Études des sciences et des technologies0,0110,014
Communication savante0,0320,033
Science ouverte0,0070,017
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,007

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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