Indexation par sujet en archivistique et en bibliothéconomie : du pareil au même ?
Bibliographic record
Abstract
Dans le cadre de notre recherche doctorale visant à mettre au jour le savoir-faire d’archivistes qui indexent des fonds d’archives par thématique, nous étudions l’indexation par sujet des archives selon les perspectives des créateurs de points d’accès, les archivistes. Le contenu et la qualité des index sont le fruit du travail de l’archiviste. Le but de cet article est de présenter la spécificité de l’indexation par sujet en archivistique. Pour ce faire, nous dégageons de la littérature les caractéristiques de l’indexation par sujet en archivistique et en bibliothéconomie. Nous considérons des ressemblances et des différences relatives à l’objet de l’indexation, aux principes organisationnels et aux techniques de description dans les deux disciplines. Il s’agit notamment de savoir si les archivistes peuvent reprendre telles quelles les lignes directrices pour l’indexation produites dans une perspective documentaire.
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 | 0.012 | 0.045 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.011 | 0.026 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.027 | 0.022 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
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".