Multilinguisme et langages documentaires : le projet MACS en contexte européen
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
Fournir un accès par sujet multilingue à leurs catalogues est devenu pour plusieurs bibliothèques nationales européennes un enjeu important. Avec le développement du Web, qui permet à n’importe qui de faire une recherche dans n’importe quel catalogue en ligne, l’accès thématique assuré par un langage documentaire monolingue dans la plupart des bibliothèques nationales européennes constitue un obstacle important à une recherche documentaire efficace. Conscientes de cette lacune et voulant profiter de la richesse des réseaux et de la disponibilité de plusieurs langages documentaires, quatre bibliothèques nationales ont lancé le projet MACS (Multilingual Access to Subjects) sous l’égide de la CENL (Conférence des bibliothèques nationales européennes) en 1998. Cet article décrit la stratégie du projet MACS pour développer, dans un premier temps, un accès par sujet multilingue grâce à l’établissement de concordances (mapping) entre les vedettes des langages documentaires suivants : RAMEAU (Bibliothèque nationale de France), LCSH (British Library) et SWD (Deutsche National-Bibliothek et Bibliothèque nationale suisse). Nous expliquerons comment cette approche a été développée et sur quelles bases les liens entre les vedettes des différents langages documentaires sont créés.
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 | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.020 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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