Bibliographic record
Abstract
Alors que les supports électroniques connaissent une popularité grandissante et que les micro-ordinateurs tendent à devenir un moyen d’accéder à des sources d’information de plus en plus utilisé, certaines personnes s’interrogent sur la nécessité d’ériger, au XXIe siècle, de nouvelles constructions pour loger les bibliothèques publiques. À l’ère du numérique, tout le savoir de l’humanité ne pourrait-il pas être circonscrit sur un support électronique unique ou stocké dans l’espace virtuel ? Comme les spécialistes de l’information et les informaticiens le savent, nous sommes encore bien loin de la réalisation de ce projet utopique. Le caractère éphémère des nouveaux médias, la fragilité des collections numériques, jamais à l’abri des « accidents électroniques » (Manguel 2000, 43) et les coûts élevés associés au développement et à l’acquisition de l’équipement informatique capable d’emmagasiner une immense quantité d’information rendent impossible la création d’une bibliothèque virtuelle capable de remplacer les établissements actuellement en place. D’un point de vue technique, nous avons donc besoin de construire de nouveaux édifices destinés à la diffusion du savoir humain. Cependant, l’utilité des bibliothèques publiques dépasse largement l’aspect purement pratique, car ces institutions ancrées dans le réel, lesquelles jouent un rôle primordial auprès des individus qu’elles servent, comportent, entre autres, une dimension symbolique, une dimension sociale et une dimension institutionnelle.
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 | 0.004 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.025 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.069 | 0.016 |
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".