Notice bibliographique
Résumé
The PREMIS Implementation Fair Series is for anyone with some knowledge of PREMIS who might be planning or is already involved in a PREMIS implementation. The first fair took place on October 7 2009 in San Francisco, California, USA, immediately following iPres 2009. This record contains the original annoucement and agenda as well as all presentations and a brief summary report. In detail, the files contained within this dataset are: Agenda and Invitation 00_Agenda_PREMIS_Implementation_Fair_2009.pdf Summary of the event 00_Summary_PREMISImplementationFair_2009.pdf Status of PREMIS (Brian Lavoie, OCLC) 01_stateofPREMIS.ppt Implementation in METS (Rebecca Guenther, LC) 02_premis-mets-pif.ppt PREMIS in METS Toolkit (Francesco Lazzarino, FCLA) 03_PIM_presentation.pdf Hub and Spoke Framework Tool Suite (Bill Ingram, UIUC) 04_hands_premis_fair.pdf Statistics New Zealand PREMIS tool (Euan Cochrane) 05_PREMISfair-Euan_Cochrane.ppt Rosetta (Yair Brama, Ex Libris) 06_PREMIS_Implementation_Fair-brama.ppt DAITSS (Priscilla Caplan, FCLA) 07_PREMIS_and_DAITSS.ppt Discussion of potential changes to the PREMIS data model using Events in Portico as an exmaple (Priscilla Caplan and Evan Owens) 08_PREMIS_Data_Model.ppt 09_Portico_PREMIS_Workshop.ppt Case Studies: PREMIS Rights implementation at University of California San Diego (Bradley Westbrook, UCSD) 10_PREMISimpWorkshop09-UCSD.ppt Implementation in Italy (Angela Di Iorio, Fondazione Rinascimento Digitale) 11_AngelaDiIorio_PREMIS_Implementation_Fair.ppt 12_ARTAT_PREMIS_SEMANTIC_UNITS_ROADMAP.xls PREMIS for geospatial data (Nancy Hoebelheinrich) 13_PREMIS_ImplementFairnjh.ppt Towards Interoperable Preservation Repositories (TIPR) project (Priscilla Caplan, FCLA) 14_PREMIS_in_TIPR.ppt National Library of Finland digitized monographs incl. PREMIS in Mets example (Karo Salminen and Jukka Kervinen, National Library of Finland) 15_premis_implementation_at_NLF.ppt 16_mono_v0_53_modified_for_dt.xml PREMIS Implementation at the British Library (Markus Enders) 17_Premis_at_the_British_Library.ppt Conformance: New PREMIS conformance statement (Brian Lovoie, OCLC) 18_premisConformance.ppt Controlled vocabularies, Library of Congress' Authorities & Vocabularies service (Rebecca Guenther, LC) 19_controlled-vocabs-pif.ppt
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 | 0,030 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,019 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,562 | 0,388 |
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 ».