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Record W2962958182 · doi:10.7202/1061709ar

Les associations de bibliothécaires et de documentalistes et d’archivistes en France

2019· article· fr· W2962958182 on OpenAlexvenueno aff
Dominique Lahary

Bibliographic record

VenueDocumentation et bibliothèques · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldComputer Science
TopicCultural Insights and Digital Impacts
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le paysage associatif français se retrouve particulièrement chez les bibliothécaires, davantage que chez les documentalistes et archivistes. Aux côtés des trois grandes associations généralistes que sont celles des bibliothécaires de France, des professionnels de l’information et de la documentation et des archivistes français, on rencontre des organisations par type d’établissement, domaine professionnel, contenu documentaire, catégorie de public ou encore dédiées à une mission précise. Regroupant tantôt des personnes physiques, tantôt des personnes morales, tantôt les deux, ces associations de quelques membres à plusieurs milliers se définissent des objectifs de défense et de promotion des professions et métiers ou établissements ; elles jouent un rôle de représentation pour leurs interlocuteurs et leur communauté professionnelle et se fondent volontiers sur des valeurs professionnelles énoncées dans des chartes ou manifestes. Elles cherchent à peser sur les décideurs. Elles favorisent la réflexion et l’échange par des publications et des rencontres. Elles n’ont pas le monopole de l’expression et de la veille dont les possibilités ont été multipliées par la révolution numérique, mais demeurent uniques dans leurs fonctions de représentation et d’action, distincte de celle des syndicats. Elles auront à le relever les défis du renouvellement générationnel permanent en trouvant les formules de large participation de leurs adhérents.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.272
Threshold uncertainty score0.540

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.014
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0080.014
Science and technology studies0.0140.006
Scholarly communication0.0150.006
Open science0.0010.005
Research integrity0.0030.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0280.005

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.

Opus teacher head0.088
GPT teacher head0.386
Teacher spread0.298 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations3
Published2019
Admission routes1
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