Bibliographic record
Abstract
Les bibliothèques parlementaires sont des bibliothèques spécialisées qui se doivent d’évoluer en parallèle avec l’institution de tutelle. Les multiples strates de publications qu’on y trouve sont le résultat d’un compromis entre un contexte général et les besoins bibliographiques ou documentaires des élus. Les bibliothèques observées ont une mission avant tout contemporaine et actuelle. Cependant, elles ne peuvent faire fi du passé. Si dans de multiples secteurs, elles peuvent faire fond sur les seules données récentes, elles devront conserver des publications anciennes (publications de l’État, par exemple) et même protéger des corpus inaliénables (publications et parapublications des Assemblées locales) à l’égard desquels elles jouent un rôle d’archivage. Aussi est-il logique qu’elles fassent partie des réseaux de services, d’échanges et de partage des ressources. Par contre, cette perspective de participation aux réseaux posera le problème de l’accessibilité des citoyens et chercheurs aux bibliothèques parlementaires. Ces dernières doivent ou devraient continuer à se définir comme le bras documentaire des hommes et femmes politiques, à composer des collections et à choisir des services électroniques qui leur seront sinon essentiels du moins utiles.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.011 | 0.021 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.014 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.040 | 0.013 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".