Valoriser les patrimoines avec la vidéo
Bibliographic record
Abstract
Résumé Pour fermer ce dossier sur les vidéos en ligne, un troisième pôle est centré sur la mise en valeur du caractère patrimonial de l’image. Florence Descamps se penche d’abord sur les initiatives récentes de constitution de corpus d’entretiens jusqu’à présent essentiellement oraux. Julie Fouquet présente la valorisation des corpus mémoriels collectés par le Grand Projet de Ville de Rouen et Nils Roussel le projet de studio audio-vidéo mobile destiné aux collectes patrimoniales et locales porté par la médiathèque du Grand-Lemps en Isère. Des aspects plus techniques sont ensuite abordés par Peggy Domeyne, à propos du portail et des services d’éditorialisation de conférences du CERIMES, et par Jean Marc Lazard, à propos du portail Voxalead de retranscription automatique et d’indexation de bandes sons d’actualités TV et radio. Et, dans une approche plus prospective, la dimension collaborative est explorée par Ludovic Gaillard et Stéphane Crozat qui exposent le projet de (ré)éditorialisation de contenus multimédia C2I et par Vincent Puig qui présente le vidéo-livre de l’IRI.
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 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.031 | 0.007 |
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".