Travaux de Bibliothèque et Archives nationales du Québec sur des corpus québécois de livres anciens
Bibliographic record
Abstract
Les travaux qui font l’objet du présent article tirent leur origine du constat de notre ignorance commune des collections québécoises de livres anciens, constat formulé par le professeur Yvan Lamonde de l’Université McGill, spécialiste de l’histoire des idées et de l’imprimé au Québec, puis endossé par un groupe de chercheurs et de professionnels des milieux documentaires. Cet article est tiré d’une communication présentée par l’auteure lors de la séance intitulée « Le livre ancien, de la Nouvelle-France à demain. Les collections de Bibliothèque et Archives nationales du Québec » et figurant au programme du colloque Rabelais ou « Les adventures des gens ». L’hybridité des récits rabelaisiens. Ce colloque, organisé en partenariat avec Bibliothèque et Archives nationales du Québec (BAnQ) par les professeurs Diane Desrosiers-Bonin, de l’Université McGill, Claude La Charité, de l’Université du Québec à Rimouski, et Renée-Claude Breitenstein, de l’Université McGill, a eu lieu du 27 au 31 août 2006. Les travaux dont il est ici question sont des projets de recherche, qu’il ne faut pas confondre avec les travaux bibliothéconomiques menés par BAnQ sur sa propre collection institutionnelle de livres anciens.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.017 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.001 |
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".