De l’imprimé vers l’électronique : réflexions et solutions techniques pour une édition savante en transition
Bibliographic record
Abstract
Les acteurs intermédiaires de la chaîne documentaire, soit les éditeurs et bibliothécaires, sont de plus en plus impliqués dans des projets de diffusion électronique d’information. En même temps, ils doivent continuer à répondre à la demande de supports imprimés. Les différentes approches pour assurer cette coexistence se résument aux trois scénarios suivants : produire la forme imprimée pour en dériver par la suite des versions électroniques; produire parallèlement les deux formes; ou enfin, produire les deux formes à partir d’un document source unique contenant toute information sémantique requise pour ces deux opérations. Cet article étudie les principaux avantages de cette troisième approche et en présente une application dans le cadre d’un projet pilote de revues savantes aux Presses de l’Université de Montréal. Les auteurs abordent les questions entourant le choix des formats de diffusion et d’archivage. Le format SGML a été retenu pour ses qualités d’intégration, sa pérennité et la richesse sémantique qu’il peut exprimer. Érudit, le projet pilote présenté en détail ici, a consisté à développer une chaîne de traitement fortement automatisée basée sur le SGML, lequel format sera bientôt remplacé par le format XML. Du format SGML sont produits automatiquement des versions HTML, format standard de diffusion sur le Web, ainsi que des formats d’impression, soit PostScript et PDF, respectivement destinés à l’impression de la publication papier et l’impression à distance.
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
Direct model labels (unvalidated)
Per-model category and study-design labels from the labeling rounds. They are machine output, unvalidated, and the disagreement between models ships as data. No study design here is MEDLINE-validated yet.
| Model arm | Categories | Study design | Confidence |
|---|---|---|---|
| gemma | Scholarly communication Domain: not available · Genre: Empirical About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no | Theoretical or conceptual | medium |
| gpt | Scholarly communication Domain: not available · Genre: Commentary About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no | Theoretical or conceptual | high |
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) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.013 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.005 |
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, unvalidatedLabeled directly by 2 models reading the full record.
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".