La théorie sociale de la connaissance et la gestion du patrimoine documentaire à l’ère numérique
Bibliographic record
Abstract
Les institutions de mémoire et de savoir (par exemple, les bibliothèques, les archives, les musées) font face à des défis importants dans leurs responsabilités d’assurer la pérennité du patrimoine documentaire à l’ère numérique. Citons la surabondance de l’information numérique, la possibilité de production, théoriquement illimitée, offerte aux individus comme aux groupes sociaux, les limites dans les capacités de stockage et de diffusion de l’information numérique qui sont à la disposition des institutions mandataires du patrimoine documentaire. De plus, il est apparu que les approches et les méthodes utilisées pour identifier, gérer, préserver et diffuser le patrimoine documentaire de la société canadienne dans un environnement analogique n’étaient transférables à un environnement numérique. Nous suggérons que la théorie sociale de la connaissance peut servir de base à une réflexion portant sur le développement d’une politique publique qui viserait à encadrer l’identification, la sélection, la gestion et la préservation du patrimoine documentaire d’une société à l'ère numérique. Nous définissons la problématique puis proposons des réponses à travers trois articles scientifiques. Les résultats indiquent que les connaissances et les pratiques professionnelles utilisées demeurent persistantes et limitent la formulation et l'application de nouveaux cadres théoriques, de politiques administratives et de techniques associés à l'identification et la sélection du patrimoine documentaire. Cette recherche propose un cadre conceptuel qui permet de développer des politiques publiques sur le patrimoine documentaire du Canada.
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 | 0.006 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.013 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".