Foundations of digital libraries II. Pre-proceedings of the Second International Workshop on foundations of digital libraries, Budapest, Hungary, September 20, 2007
Notice bibliographique
Résumé
Preface The present volume contains the papers that will be discussed at the Workshop on"Foundations of Digital Libraries", to be held in Budapest, Hungary, on September 20,2007, in conjunction with the 11th European Conference on Digital Libraries (ECDL).This is the second workshop in a series dedicated to digital library modelling in general.The first one was held in Vancouver, BC, Canada, on June 23, 2007, in conjunctionwith the 2007 Joint Conference on Digital Libraries (JCDL). The series of workshopsis largely motivated by a major effort to obtain a unified Reference Model for DigitalLibraries that has been launched and supported for the past two years by the DELOSNetwork of Excellence on Digital Libraries, a project supported by the European Commission.The first workshop aimed at contributing to the foundations for digital libraries as awhole. For this workshop,most of the submitted papers have been more specialized andhave mostly concentrated on one of the fundamental components of Digital Libraries,i.e., Content. In particular, the selected papers have given attention to architectural aspectsof Digital Library services for content abstraction, memorization, and manipulation,as well to several models and functionalities that are critical for advanced contentmanagement. We expect that these papers will stimulate an interesting discussion thatwill contribute to further enhancing the on-going modelling work.In addition, the first workshop served to make the work on the definition of the ReferenceModel and other related activities more widely known.We hope that the secondworkshop will serve as a vehicle to further expand the circle of people interested in consolidatingthe key concepts in the field of Digital Libraries and in participating in futurecollaborative activities in this direction. Definition of a comprehensive and universallyaccepted model will have great influence on the development of future Digital Librarysystems, but reaching that goal requires everyones contributions in a community effort.September 2007 Donatella Castelli - ISTI-CNR, Pisa, ItalyYannis Ioannidis - University of Athens, Hellas
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,008 |
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 ».