Acquérir, évaluer et conserver des photographies dans un milieu de santé et de services sociaux
Bibliographic record
Abstract
Nancy Gadoury, bibliothécaire et archiviste au Centre intégré de santé et de services sociaux de Lanaudière, nous présente les étapes qui ont mené à la diffusion de photographies conservées au fil des années par les différentes entités composant le centre. À la suite d’une réorganisation administrative des établissements de santé et de services sociaux, un projet de gestion des documents administratifs a été mis en branle, projet qui comprenait, en plus de la révision des outils de gestion documentaire et du réaménagement des locaux, le traitement et la diffusion de la collection de photographies. L’auteure survole donc les moyens mis en oeuvre pour atteindre cet objectif, dans un contexte où les ressources sont limitées. La collection comprenant plus de 11000 photographies, dont certaines conservées dans des conditions mettant en danger leur conservation à long terme, le travail a été organisé en tenant compte du contexte particulier des milieux de santé. Ce contexte a notamment eu un impact sur les critères de tri ainsi que sur la façon de classer et de décrire les pièces. L’équipe en charge de ce projet a dû faire appel à de nombreux employés actuels et retraités afin de procéder à l’indexation des photographies de façon plus précise. Ce texte expose les réussites ainsi que les difficultés rencontrées dans ce processus et dresse un bilan somme toute positif de l’expérience compte tenu du potentiel évocateur des images et de la lumière différente qu’elles jettent sur les services de santé qui sont souvent perçus négativement par le public.
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 | 0.020 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.004 |
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".