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Enregistrement W4406937501 · doi:10.1007/s10502-025-09475-z

Conceptualizing aggregate-level description in web archives

2025· article· en· W4406937501 sur OpenAlexfundno aff
Emily Maemura

Notice bibliographique

RevueArchival Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWeb Data Mining and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésCultural heritageWeb applicationAggregate (composite)World Wide WebHistoryData scienceGeographyComputer scienceArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Web archives collections are often excluded from archival science discussions, and their description instead focuses on bibliographic approaches to item-level metadata. This article argues that web archives are best understood using approaches of archival description, focusing on a case study of the Danish Netarchive, a long-running national web archive. By capturing and preserving web sites for the purposes of legal deposit, the Netarchive creates and maintains historical records of the web. Examining the Netarchive’s systems and activities through the lens of archival representation, this article develops a typology of representational artifacts that support this work, including the use of database entities, wiki documentation, classification and management via Jira issues, and codes, identifiers, and structures embedded in network protocols themselves. The analysis considers how meaningful aggregations can be understood via these representational schemes, systems and architectures, and how the nature of born-networked records challenges concepts of singular, hierarchical orderings of records aggregations. The closing discussion proposes new modes of description that address these multiple interconnected systems, and raises questions about what this might mean for aggregate-level description in the context of digital and born-networked records more broadly.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0100,014
Études des sciences et des technologies0,0050,018
Communication savante0,0200,034
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,243 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2025
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