Notice bibliographique
Résumé
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. 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. Enfin, le numéro propose une bibliographie collaborative disponible à cette adresse : https://www.zotero.org/groups/4879838/archivage_web_covid19. 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 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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,614 | 0,512 |
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 ».