Authenticity Management in Long Term Digital Preservation of Medical Records: Paper - iPRES 2012 - Digital Curation Institute, iSchool, Toronto
Notice bibliographique
Résumé
Managing authenticity is a crucial issue in the preservation of digital medical records, because of their legal value and of their relevance to the Scientific Community as experimental data.In order to assess the authenticity and the provenance of the records, one must be able to trace back, along the whole extent of their lifecycle since their creation, all the relevant events and transformations they have undergone and that may have affected their authenticity and provenance and collect the Preservation Description Information (PDI) as categorized by OAIS.This paper presents a model and a set of operational guidelines to collect and manage the authenticity evidence to properly document these transformations, that have been developed within the APARSEN project, a EU funded NoE, as an implementation of the InterPARES conceptual framework and of the CASPAR methodology.Moreover we discuss the implementation of the guidelines in a medical environment, the health care preservation repository in Vicenza Italy, where digital resources have a quite complex lifecycle including several changes of custody, aggregations and format migrations.The case study has proved the robustness of the methodology, which stands as a concrete proposal for a systematic and operational way to deal with the problem of authenticity management in complex environments.
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 | 0,049 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,016 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».