Bibliographic record
Abstract
L'autore ripercorre lo sviluppo di RDA dal principio, nel 2005, fino alla sua prima pubblicazione, nel 2010. L'impegno di sviluppo è inserito nel contesto di un ambiente digitale in evoluzione che trasforma sia la produzione sia la diffusione delle risorse informative e delle risorse utilizzate per creare, immagazzinare e accedere ai dati che descrivono tali risorse. L'autore esamina l'interazione tra l'impegno strategico ad allineare RDA con i nuovi modelli concettuali, le strutture di database emergenti e lo sviluppo dei metadati nelle comunità alleate, da una parte, e la compatibilità con l'eredità di AACR2 e dei database esistenti dall'altra. Gli aspetti esaminati comprendono la strutturazione di RDA come linguaggio di descrizione delle risorse, l'organizzazione del nuovo standard come uno strumento di lavoro e il raffinamento delle linee guida e delle istruzioni per la registrazione dei dati secondo RDA.
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 | 0.042 | 0.076 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.034 | 0.047 |
| Open science | 0.005 | 0.017 |
| Research integrity | 0.006 | 0.011 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 0.012 |
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.
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".