Bibliographic record
Abstract
Traversé par de multiples changements au cours de la dernière décennie, le monde documentaire cherche à se positionner dans le contexte actuel, à composer avec des technologies en évolution, ainsi qu’avec les nouvelles habitudes des usagers. Particulièrement touchés par ces transformations, les techniciens en documentation se questionnent et se redéfinissent. Qu’est-ce qu’être un technicien en documentation en 2012 ? Comment assurer la pérennité de cette profession dans un environnement en continuel renouvellement ? Comment les techniciens et techniciennes envisagent-ils l’évolution de leur profession ? Afin de répondre à ces questions, une enquête a été menée par une équipe de techniciens en documentation. Ce sondage a permis d’amasser des données permettant de dresser un portrait assez précis de la profession, en plus de mettre de l’avant les aspirations et la vision des techniciens quant à leur avenir. Appuyé par un blogue relatant toutes les étapes du projet et permettant une participation interactive des techniciens désirant y collaborer, ce projet typique du Web collaboratif est ici présenté et analysé.
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 | 0.009 | 0.024 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.012 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.027 |
| Scholarly communication | 0.029 | 0.017 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 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".