MétaCan
Menu
← Back to cohort
Record W2242668911 · doi:10.7202/1030082ar

Une bibliographie en ligne des Lettres : un modèle à code source libre

2015· article· fr· W2242668911 on OpenAlexaffvenueabout
John Taylor-Johnston

Bibliographic record

VenueDocumentation et bibliothèques · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldComputer Science
TopicCultural Insights and Digital Impacts
Canadian institutionsUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Lorsque la Bibliographie d’études comparées des littératures canadienne, québécoise et étrangères / Bibliography of Comparative Studies in Canadian, Québec and Foreign Literatures (Bibliographie CCL) a été publiée en ligne pour la première fois, en 1995, à l’Université de Sherbrooke, les chercheurs n’étaient pas prêts à composer avec la technologie requise. Par conséquent, ses premières tentatives en ligne sont tombées à plat. Cet état de fait a toutefois changé, en 2002, lorsque la Bibliographie CCL permettait l’accès à ses données en utilisant un script PHP-MySQL et un serveur Apache Web, adoptant un modèle de recherche à code source libre (Open Source Initiative) et une nouvelle approche à la publication en ligne d’une bibliographie des Lettres. Depuis 2002, bien que la recherche soit restée la même, les procédures de travail et les méthodes de publications ont changé. Les chercheurs de la CCL développent maintenant leur bibliographie électroniquement en utilisant phpMyAdmin, une interface MySQL en ligne, éliminant ainsi des besoins technologiques considérables. La publication électronique offre aujourd’hui la possibilité d’utiliser MySQL pour la compilation des formats papier. Cet article se veut un rapport intérimaire et une exemplification Open Source de la transition de la copie papier vers l’électronique pour le projet de la CCL.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.009
metaresearch head score (Gemma)0.035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScholarly communication
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: Methods
Teacher disagreement score0.974
Threshold uncertainty score0.609

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0090.035
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.002
Meta-epidemiology (broad)0.0010.003
Bibliometrics0.0190.023
Science and technology studies0.0040.006
Scholarly communication0.0260.021
Open science0.0040.005
Research integrity0.0040.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0270.012

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.

Opus teacher head0.149
GPT teacher head0.341
Teacher spread0.192 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreMethods

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".

Quick stats

Citations0
Published2015
Admission routes3
Has abstractyes

Explore more

Same venueDocumentation et bibliothèques→Same topicCultural Insights and Digital Impacts→French-language works237,207→