Banned books and Wikidata
Notice bibliographique
Résumé
Book banning has become a widespread method of global censorship. Governments are increasingly using this approach to control internet and technological resources. As is well known, censorship in libraries, and especially school and public libraries, is a subject of international and complex debate that touches several areas, from fundamental rights and freedom of expression to the social responsibility of public institutions and the professionals who work there, also the necessary representation of the existing diversity. Advocacy groups, like Amnesty International or library associations, have emerged to combat this threat to democracy, education, and progressive thinking. Countries such as China, Bangladesh, and Egypt commonly ban books to limit education and suppress vulnerable populations1. In 2022, the American Library Association received a record-breaking 1,269 requests to restrict library access. This surge, nearly doubling the previous year’s figures, underscores concern about intellectual freedom and diverse literary content. Within the 2,571 titles targeted for book censorship cases, some titles faced intense scrutiny2. Nunia Ferran Ferrar Miquel Centelles Lluis Agusti In April 2023, volunteers from Botswana, Brazil, Canada, Mexico, Catalonia, and the United States launched the #EveryBookItsReader initiative3. Their goal was to improve content related to books, literary works, and oral traditions on various Wikimedia platforms, including Wikipedia, Wikidata, Wikicommons, Wikiquotes, Wikibooks, and Wikisource. This collaborative initiative, from various countries, recurs annually throughout April each year, aligning with World Book Day on April 23, which originated in Catalonia, Spain, as the “Day of Books and Roses.” Anyone, especially librarians, can participate.
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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 | 0,003 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,012 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,006 |
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 ».