Le rôle des universités dans le développement des collections numériques québécoises
Bibliographic record
Abstract
Depuis l’émergence du Web au milieu des années 1990, le rôle et la place des documents traditionnels comme les livres et les périodiques sur support papier ont suscité de nombreuses réflexions chez les acteurs du développement des bibliothèques universitaires. En plus des échanges et des discussions établies dans le cadre de colloques ou de congrès, les intervenants dans les bibliothèques universitaires se sont également impliqués dans la réalisation de projets bien concrets de numérisation des collections. Cet article porte essentiellement sur les enjeux associés au passage de l’analogique au numérique et de la bibliothèque traditionnelle à la bibliothèque virtuelle dans le milieu des bibliothèques universitaires québécoises depuis la fin des années 1990. C’est principalement en faisant le compte rendu des colloques et des journées de réflexion portant sur les problèmes associés à la diffusion et à la conservation des documents numériques que nous identifions quelques-uns des enjeux induits par la numérisation des collections dans ce milieu voué à l’enseignement et à la recherche. Une présentation des principaux projets de numérisation en cours est également faite à partir d’un document rédigé par Bibliothèque et Archives nationales du Québec (BAnQ) à ce sujet.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.001 |
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".