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Record W3153871422 · doi:10.4000/coma.6824

Décrire la bibliothèque d’André Schwarz-Bart : enjeux et méthodes

2021· article· fr· W3153871422 on OpenAlexaff
Jérôme Villeminoz

Bibliographic record

VenueContinents manuscrits · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldComputer Science
TopicCultural Insights and Digital Impacts
Canadian institutionsBibliothèque et Archives nationales du Québec
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le fonds Simone et André Schwarz-Bart a été créé en 2017 au département des Manuscrits de la Bibliothèque nationale de France. Il est depuis régulièrement enrichi. À l’été 2018, ce sont environ 1 500 livres annotés de la bibliothèque d’André Schwarz-Bart, ainsi qu’un mètre linéaire de coupures de presse, elles aussi annotées, qui sont arrivés de Guadeloupe. Et avec eux, dans un département pourtant rompu à la gestion de fonds d’archives d’auteurs, un ensemble de questions inhabituelles, aussi stimulantes que le contenu des documents qu’elles concernent.Cet article présente le travail accompli à la BnF sur cette bibliothèque, en le déclinant, sans surprise, selon les grandes missions de l’établissement : collecter, conserver, signaler, communiquer. Il s’agit d’un travail en cours. La phase de description des livres, en particulier, est loin d’être achevée : quelques 350 livres ont été à ce jour examinés et décrits. On se garde donc de donner des informations précises et définitives, comme des dates extrêmes ou même le nombre exact de livres, et l’on doit se contenter souvent d’hypothèses. Pour autant, exposer ce travail est aussi l’occasion de donner une idée juste de la richesse des contenus de cette bibliothèque, et d’esquisser quelques axes de recherche ou pistes d’étude.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.435
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0070.007
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.001

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 head0.308
GPT teacher head0.361
Teacher spread0.053 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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

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Published2021
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