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Enregistrement W7018378267

Digitising archival records : Benefits and challenges for a large professional accounting association

2016· article· en· W7018378267 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFedUni ResearchOnline (Federation University Australia) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDigital and Traditional Archives Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigitizationDilemmaAssociation (psychology)Professional associationKey (lock)Perspective (graphical)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With antecedents extending to 1886, CPA Australia is one of the world’s most significant professional accounting associations. Reflective of its long history and widespread influence, the organization holds an extensive and diverse archive that evidences both its own development and the general evolution of accounting and business practices. This article presents a case study of a project to digitize selected aspects of this archive. Informed by perspectives on managing archives in the digital era, the benefits and challenges of digitization are presented. A key benefit was enabling access to digital images while preserving rare and fragile original records and documents. However, challenges arose in prioritizing the items for digitization, and this necessitated the development of a model, taking the form of a decision matrix. The CPA Australia case study will be informative for other organizations seeking to use digitization as a means to overcome the dilemma associated with providing access to archival materials while also ensuring their preservation. © 2016, Association of Canadian Archivists. All rights reserved.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,916
Score d'incertitude au seuil0,756

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,150 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2016
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