Le Web de données et le Web sémantique à Bibliothèque et Archives nationales du Québec : constats et recommandations fondés sur l'initiative de la Bibliothèque nationale de France
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire traite des concepts et de l'implantation du Web sémantique et du Web de données au sein d'institutions documentaires. Une analyse et une définition des technologies caractérisant ces concepts sont d'abord présentés dans l'objectif de les clarifier et d'assurer une bonne compréhension des différents enjeux qui en découlent pour les acteurs du domaine. Ensuite, les éléments démontrant la pertinence et les défis pour les professionnels de l'information sont décrits. Puis, l'objectif est d'analyser le processus de mise sur pied d'un projet de Web de données au sein de la Bibliothèque nationale de France pour proposer une transposition possible au contexte de Bibliothèque et Archives nationales du Québec, en vue d'une application. La liste des treize étapes pour l'implantation d'un projet de Web de données en bibliothèque ainsi que la proposition de l'application d'une méthodologie de développement de logiciel à ces pratiques sont ensuite présentées. Suite à cette analyse, des recommandations quant aux différentes étapes d'implantation sont proposées.
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 | 0.012 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
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".