Leading in the Digital World: Opportunities for Canada’s Memory Institutions
Notice bibliographique
Résumé
Memory institutions (libraries, archives, museums and galleries) are confronted with many challenges, from technological change, resource challenges, and shifting public expectations. Cultural documents are frequently “born digital”, while older materials need to be digitized for better public access. Furthermore, memory institutions of all types face the difficult task of preserving digital files in formats that will remain accessible over the long- term. As one of the most wired populations in the world, Canadians expect their heritage to be accessible and discoverable online. Today, past content and digital information is not always accessible. New ways of acquiring, preserving, and accessing materials are straining the resources of memory institutions but they are also creating new opportunities to present holdings, collaborate amongst one another, and engage the public. Understanding the challenges faced by memory institutions, Library and Archives Canada requested the Council conduct this in-depth assessment to better understand and navigate this period of change. Canada is falling behind as the vast amounts of digital information created are at risk of being lost because many traditional tools are no longer adequate. This is a matter that will not fade away with time, but only become more prominent if not addressed. Leading in the Digital World: Opportunities for Canada’s Memory Institutions explores the challenges and opportunities that exist for libraries, archives, museums, and galleries as they adapt to the digital age. This report will help those involved in this area reshape their policies and identify strategic opportunities. Finally, the report brings together a wide range of successful practices taking place around the world and that could be considered for the Canadian context.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,065 | 0,011 |
| Communication savante | 0,026 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 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 ».