2013-14 OCLC Board of Trustees
Notice bibliographique
Résumé
Front row, left to right: \nBernadette Gray-Little\nChancellor, University of Kansas\n\nBrian E. C. Schottlaender\nThe Audrey Geisel University Librarian, University of California, San Diego Libraries \n\nSkip Prichard\nPresident and CEO, OCLC\n\nSandra Yee\nDean of University Libraries & School of Library and Information Science, Wayne State University\n\nLarry P. Alford\nChief Librarian, University of Toronto Libraries\n\nCindy Hilsheimer \nManaging Principal, BeecherHill\n\nBarbara Lison\nDirector, Bremen Public Library\n\nBack row, left to right: \nLoretta Parham\nCEO and Director, Woodruff Library, Atlanta University Center \n\nKathleen Imhoff\nLibrary Consultant\n\nAnthony Ferguson \nAcademic Library and Information Consultant\n\nDavid Roselle\nDirector, Winterthur Museum and Country Estate\n\nEdward W. Barry\nPresident Emeritus, Oxford University Press \n\nJohn R. Patrick \nPresident, Attitude LLC\n\nBerndt Dugall\nDirektor a.D./Librarian, Universitätsbibliothek Johann Senckenberg, Universität Frankfurt \n\nJames G. Neal\nVice President for Information Services and University Librarian, Columbia University\n\nJennifer Younger\nExecutive Director, Catholic Research Resources Alliance
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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 | 0,008 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,020 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,741 | 0,709 |
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 ».