Bibliographic record
Abstract
Certes, il est tout à fait trivial de reconnaître que le meilleur moyen pour récolter des documents pertinents, dans un processus de recherche d'information , est de tenir compte du profil du demandeur; mais il n'en demeure que les voies suivies jusqu'à maintenant, basées sur le principe de la diffusion sélective de l'information (DSI), ou sur la structuration des formats d'affichages, n'ont apportées que des solutions partielles. Avec l'avènement des standards de metadonnées pour la description de ressources éléctroniques, d'autres solutions ont été pressenties pour améliorer les systèmes de recherche d'information.Dans cet article, je tente d'exposer les éléments clés d'un travail de thèse de doctorat, où je me propose d'associer à une description de ressources par un standard de metadonnée, en l'occurrence le Dublin Core, des éléments de profil utilisateur. Dans le processus de recherche de l'information, j'introduis la notion d'interrogation à relances ; notion présente déjà dans certains projets basés sur le Dublin Core, en Australie et en Grande-Bretagne, mais non encore définie dans des contextes analogues à celui où je la transpose.
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 | 0.010 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.022 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.006 |
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".