Projet DigiCulture : pour un portrait des usages et des usagers des ressources culturelles numériques canadiennes
Bibliographic record
Abstract
S'inscrivant dans le contexte de la gestion de l'information culturelle numérique, le projet DigiCulture avait pour objectif d'étudier les usages et des usagers du patrimoine culturel numérique canadien. Cet article donne un aperçu des principaux résultats de cinq des six volets de ce projet. Le plus général a consisté en une étude des interactions, perceptions et opinions d'usagers de sites Web culturels canadiens. Les quatre autres volets présentés concernent une étude de cas menée au Musée d'art contemporain de Montréal (MACM), partenaire du projet. Il s'agit d'une méta-analyse des rapports d'études de clientèle menées au musée depuis sa création en 1964. Nous présentons ensuite l'étude ayant permis de dresser un portrait des publics virtuel et sur place de la Médiathèque du MACM. Les deux autres volets exposés sont consacrés aux données numériques présentes dans les systèmes d'information du musée et aux concepteurs et médiateurs de ce type d'information. Ces différentes approches contribuent ainsi à une meilleure connaissance des utilisateurs de l'information dans un contexte culturel.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.002 |
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".