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Record W2339156354 · doi:10.7202/1035719ar

L’archivistique au Brésil : points de repère

2016· article· fr· W2339156354 on OpenAlexaffvenue
Daniela da Silva Prado

Bibliographic record

VenueArchives · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicDigital and Traditional Archives Management
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyArtPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Daniela Da Silva Prado nous présente dans son article un historique de l’archivistique brésilienne et nous dresse des parallèles entre cette dernière et les pratiques québécoises en matière d’archives. Elle survole dans un premier temps l’évolution de l’archivistique brésilienne de sa naissance, lors du transfert de la cour portugaise à Rio de Janeiro au début du XIXesiècle, jusqu’à ses derniers développements dans un contexte de dictature militaire au cours de la deuxième moitié du XXesiècle. Elle nous fait part ensuite des initiatives plus récentes, principalement du point de vue législatif, destinées entre autres à rebâtir la mémoire du pays, à la suite de cette dictature. Elle dresse également le portrait du développement des formations destinées aux archivistes qu’elle compare avec l’expérience québécoise. En effet, l’auteure souligne que l’archivistique actuelle au Brésil a été fortement influencée par l’archivistique québécoise et que les deux pratiques ont connu un développement similaire. Dans la deuxième partie de son article, elle nous présente les zones de convergence, ainsi que les différences entre ces deux jeunes traditions archivistiques. Toutes deux sont teintées par les traditions européennes, principalement françaises, ainsi que par les méthodes américaines. Toutes deux pratiquent une archivistique intégrant ces deux approches.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.904
Threshold uncertainty score0.403

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0030.004
Science and technology studies0.0170.022
Scholarly communication0.0100.003
Open science0.0010.005
Research integrity0.0020.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0150.001

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.

Opus teacher head0.018
GPT teacher head0.211
Teacher spread0.193 · 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.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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

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Published2016
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