Description et indexation des collections d’images en mouvement : résultats d’une enquête
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Dans le cadre d’un projet de recherche récemment complété, nous nous sommes intéressés au lexique et à la structure des langages documentaires utilisés pour représenter le contenu d’images en mouvement décrivant des objets et des situations de la vie courante. Onze organismes, gérant quatorze collections d’images ont répondu à un questionnaire et ont été visités. Les données recueillies ont permis de constater que les collections sont imposantes et qu’au moins la moitié d’entre elles sont indexées au niveau du plan à l’aide d’outils langagiers plus ou moins contrôlés, souvent un thésaurus. Mais malgré la similarité des collections, les divers lexiques montrent peu de recoupements. Les collections d’images en mouvement sont encore décrites et indexées selon des principes et des techniques établis localement, peu normalisés et rarement compatibles.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.025 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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 it