Le choix spontané de termes pour l'indexation des images: résultats de recherche
Bibliographic record
Abstract
From the 1994 CAIS Conference: The Information Industry in Transition McGill University, Montreal, Quebec. May 25 - 27, 1994.Les techniuqes utilisées pour fournir l'accès par sujet aux livres n'ont pas été adaptées avec succès à la documentation visuelle. Différents niveaux de terminologie sont disponibles: pré-iconographique, iconographique, et iconologique. L'objet de la présente recherche était de suggérer des façons appropriées pour indexer par sujet des images photographiques ordinaires, en pariculier des images en mouvement. Les participants à la recherche avaient à fournir les termes qu'ils employeraient pour indexer dans un système d'information les plans qui leur étaient présentés sur des vidéocassettes avec des images fixes et des images en mouvement. Les participants ont surtout fourni des termes qui nommaient les objets et événements en évidence dans les images. Peu de termes ont été fournis à maintes reprises, alors que la grande majorité des termes n'ont été donnés qu'une fois.
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 | 0.018 | 0.086 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".