Notice bibliographique
Résumé
<p style="text-align: justify;">La crise sanitaire liée à la pandémie de coronavirus (COVID-19) a profondément marqué l’année 2020. En avril de cette année-là, l’Organisation des Nations unies pour l'éducation, la science et la culture insistait sur la nécessité de soutenir davantage le patrimoine documentaire et réclamait l’existence d'un dossier complet sur la pandémie afin d’en prévenir une autre et de mieux gérer son impact sur la société. Il fallait non seulement conserver les données générées par des technologies éphémères, mais aussi s’assurer de les rendre disponibles. Les institutions de mémoire devaient également continuer d’exploiter leur potentiel scientifique, éducatif et curatif, et mettre en place de nouvelles modalités d'accès aux ressources numériques, et d’accompagner leurs usagers à distance. <p style="text-align: justify;">Ce numéro comporte quatre articles qui rendent compte d’expériences menées dans des institutions de mémoire nationales, ainsi que des réflexions relatives aux stratégies et aux méthodes mises en œuvre. Il comporte également deux articles sur l’ouverture des ressources scientifiques aux chercheurs en situation de confinement. <w:sdt id="648641925" sdttag="goog_rdk_0"></w:sdt>Enfin, le numéro propose une bibliographie collaborative disponible à cette adresse : <a href="https://www.zotero.org/groups/4879838/archivage_web_covid19">https://www.zotero.org/groups/4879838/archivage_web_covid19</a>. Cette bibliographie présente une liste sélective de projets menés par des institutions nationales et internationales pour documenter la pandémie de COVID-19 depuis 2020.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».