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Enregistrement W4414338836 · doi:10.1177/27018466251366274

Algorithmic biases and the discoverability of digital cultural content

2025· article· en· W4414338836 sur OpenAlexaff
Jonathan Paquette

Notice bibliographique

RevueJournal of Cultural Management and Cultural Policy / Zeitschrift für Kulturmanagement und Kulturpolitik · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Industries and Urban Development
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiscoverabilityPrivilege (computing)Digital contentContent creationContent (measure theory)Scrutiny

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The digital era has transformed how the production of culture is accessed, how it circulates, and how it is organized. In this article, I wish to discuss the notion of discoverability. This notion, I argue, is one of the most recent cultural policy instruments that has emerged in the digital era. Discoverability implies creating conditions under which the public can easily encounter (be proposed or offered) cultural content that is culturally relevant. In other words, the notion of discoverability includes the capacity to encounter local cultural content and content that is made in languages other than English. Discoverability, however, tends to function on algorithmic biases that privilege English-language cultural content and content produced by large global corporations. From a cultural policy perspective, discoverability is rooted in two basic dimensions: the regulation of culture and the accessibility of culture. This article emphasizes the place of French-language content and touches on two dimensions: the accessibility of French-language digital content in general, and the issue of cultural content from French-speaking minorities. In doing so, it also sheds light on strategies and policies that are pertinent to other languages and to other linguistic minorities.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,111
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,111
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0030,024
Communication savante0,0120,015
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeSans objet
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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