Future Proofing for IRs: A community-informed approach to preservation planning for Canadian scholarship
Notice bibliographique
Résumé
Institutional repositories (IRs) house unique content created by academic communities and hold a significant record of scholarship over time. While preservation of this content is vitally important, it often presents numerous challenges and specific considerations, including developing policies and procedures, building technical workflows, accommodating content with diverse file formats, and managing costs. As such, preservation in the IR context can be a complex, intimidating, or overwhelming endeavour, particularly for repository teams that may be under-resourced, lack in-house technical expertise, or face capacity issues. This poster addresses digital preservation needs and workflows in IRs through one solution to those shared challenges: Scholaris - a new Canadian national, opt-in shared repository service built on the DSpace platform and centrally hosted and managed by Scholars Portal at the University of Toronto. The poster shares results from a nation-wide needs assessment survey of repository managers conducted by the Scholaris Digital Preservation Expert Group this past winter to gather insights on current practices, capacity, and needs related to digital preservation, and describe how the group is using this valuable feedback to inform the development of flexible preservation pathways within the Scholaris service model and resources, such as explainers, toolkits, and documentation, to meet these needs and build capacity for digital preservation activities within the Canadian repository community.
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 | 0,031 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,057 | 0,022 |
| Communication savante | 0,034 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,030 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| 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 ».