Bibliographic record
Abstract
Les documents audiovisuels numériques d’archives (DANA) sont de plus en plus une composante du numérique et leur croissance est exponentielle. Cependant, il existe un écart à combler entre les usages et pratiques actuels des DANA et les services offerts en ligne par les institutions patrimoniales. Cet écart entre les usages actuels et les services découle notamment d’une lacune dans la définition des propriétés et caractéristiques des DANA. Or, la prise en compte de celles-ci est essentielle pour mettre en place des modalités d’organisation et de diffusion des DANA qui facilitent leur utilisation. Dans un premier temps, l’analyse des aspects du document, de l’audiovisuel, des archives et du numérique met en lumière ces propriétés et caractéristiques; ce qui amène à considérer dans un deuxième temps plusieurs pistes de solutions concrètes : du point de vue des contenus, de la transmission et de l’exploitation archivistique, de l’accès numérique, des rapports entre usagers et institutions et enfin des développements technologiques futurs afin d’améliorer l’adéquation entre, d’une part, les DANA et leurs usagers et, de l’autre part, les moyens et modalités mis en place par les institutions sur le Web.
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 | 0.002 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.031 | 0.009 |
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".