New Partnerships for Old Sibling Rivals: The Development of Integrated Access Systems for the Holdings of Archives, Libraries, and Museums
Bibliographic record
Abstract
Cet article décrit une piste de collaboration bénéfique et efficace pour les institutions du patrimoine culturel que sont les centres d'archives, les bibliothèques et les musées : la création de systèmes d'accès intégré.En cette ère numérique, il est plus facile et plus logique de mettre en commun les ressources pour fournir un service rationalisé pour les utilisateurs de ces institutions.Les chercheurs sont plus intéressés à accéder à une ressource qu'à se demander à qui elle appartient.Après avoir déterminé les perceptions, les similarités et les points de convergence existants entre les institutions culturelles, l'article explore les diverses options pour créer des systèmes d'accès intégré.Parmi celles-ci on trouve la recherche fédérée, les systèmes de métadonnées agrégées, la description au niveau de la collection et divers systèmes hybrides.Bien que certaines questions et certains problèmes nécessitent plus de travail, cet article conclut que ce genre de partenariat entre les institutions culturelles est souhaitable et qu'on devrait les poursuivre pour le bénéfice des utilisateurs.
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 | 0.007 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.019 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".