Bibliographic record
Abstract
Cet article examine le concept du code d'éthique pour les archivistes et les gestionnaires de documents comme un travail en cours.Il fournit d'abord un court aperçu d'un domaine qui connaît présentement des développements théoriques et pratiques importants : le lien entre la gestion éthique des documents et les droits humains, surtout à l'échelle internationale.Il donne ensuite une analyse plus détaillée des codes d'éthique des archives de plusieurs pays anglophones et francophones, ainsi que du Conseil international des archives (ICA) et de ARMA International.L'auteure suggère que les écarts entre ces codes nationaux peuvent s'expliquer, au moins en partie, par l'absence de lien avec un contexte sociétal plus vaste.Elle suggère aussi que cette lacune -et la confusion pour certains de savoir quel public exact est viséles affaiblit : si les codes d'éthique ne semblent s'appliquer qu'à un petit groupe de professionnels et à une gamme de questions assez restreinte, ils risquent de devenir détachés des questions plus larges, et donc de cesser d'être pertinents à l'ensemble de la société.La prochaine section de l'article comprend trois études de cas portant sur la gestion des documents et des situations éthiques réelles, puis elle examine si l'applica tion des codes d'éthique des archives actuels aurait pu influer sur les résultats obtenus.L'article termine en imaginant quelques développements futurs pour les codes d'éthique des archives.
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 | 0.038 | 0.095 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.042 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.007 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.003 |
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".