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Enregistrement W7132400774

Open a GLAM lab

2019· book· en· W7132400774 sur OpenAlexaff
Aisha Al Abdulla, Sarah Ames, Paula Bray, Gustavo Candela, Sally Chambers, Caleb Derven, Milena Dobreva, Katrine Gasser, Stefan Karner, Kristy Kokegei, Ditte Laursen, Mahendra Mahey, Abigail Potter, Amin Straube, Sophie-Carolin Wagner, Lotte Wilms

Notice bibliographique

RevueMinistry of Culture Research Portal · 2019
Typebook
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueResearch Data Management Practices
Établissements canadiensBC Research (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindsetCitizen journalismParticipatory cultureBridge (graph theory)Best practiceLiving labCulture change
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Defining a GLAM Lab: A Galleries, Libraries, Archives and Museums (GLAM) Lab is a place for experimenting with digital collections and data. It is where researchers, artists, entrepreneurs, educators and the interested public can collaborate with an engaged group of partners to create new collections, tools, and services that will help transform the future ways in which knowledge and culture are disseminated. The exchanges and experimentation in a Lab are open, iterative and shared widely. This book describes why and how to open a GLAM Lab and encourages participation in a movement that can transform organisations and the communities they partner with. Building a GLAM Lab: Building a GLAM Lab involves defining its core values to guide future work, fostering a culture that is open, transparent, generous, collaborative, creative, inclusive, bold, ethical, accessible and encourages a mindset of exploration. The Lab should be grounded in user-centred and participatory design processes and its staff should be able to clearly communicate what the Lab is about. It's important to think big but start small and establish quick wins to get up and running. GLAM Lab teams: There are recommendations for the qualities and skills to look for in Labs teams, how to go about finding allies within and outside the institution, and ideas on how to create a nurturing environment for teams to thrive in. Labs teams have no optimal size or composition, and its team members can come from all walks of life. Teams need a healthy culture to ensure a well-functioning Lab which might be augmented intermittently by fellows, interns or researchers-inresidence. For a Lab to have lasting impact it must be integrated into the parent organisation and have the support of staff at all levels. User communities: GLAM Labs will need to engage and connect with potential users and partners. This means rethinking these relationships to help establish clear and targeted messages for specific communities. In turn, this enables Labs to adjust their tools, services and collections to establish deeper partnerships based on co-creation, and open and equal dialogue. Rethinking collections and Data: The book discusses the digital collections which are an integral part of Labs. It provides insights on how to share the collections as data, and how to identify, assess, describe, access, and reuse the collections. In addition, there is information about messy and curated data, digitisation, metadata, rights and preservation. Transformation: Experimentation is the critical core of the Lab's process. Insights about how to transform tools into operational services are demonstrated. It shows that experimentation can prepare the organisational culture and services for transformation. There is an examination of funding and the advantages and disadvantages of various models through discussion of the different mechanisms and options that an organisation can apply to Lab set-ups. Funding and Sustainability: We share insights on how to plan for a Lab's sustainability as well as a step-by-step guide for when an organisation is retiring or decommissioning a Lab. Labs have a pivotal role in the transformation of GLAMs and the book highlights the critical importance of Labs in changing the future of digital cultural heritage.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesCommunication savante, Science ouverte
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,359
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0060,015
Science ouverte0,0230,019
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,190
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,273 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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