Le partenariat entre les bibliothèques publiques du Québec et Bibliopresto.ca : réinventer les bibliothèques publiques par le numérique
Bibliographic record
Abstract
Pour répondre aux nouvelles pratiques de lecture, il est attendu des bibliothèques publiques qu’elles proposent une offre de livres numériques. Pour cela, deux conditions de réalisation doivent être satisfaites : organiser l’accès à une offre numérique éditoriale et la rendre disponible. Ces deux conditions ont été satisfaites par le partenariat des bibliothèques participantes avec De Marque et les négociations avec les principaux acteurs de la chaîne du livre. Nous avons voulu étudier les nouvelles dynamiques relationnelles entre les partenaires de la chaîne du livre numérique impliqués dans la réalisation de ces deux conditions afin notamment de mieux comprendre comment elles ont contribué à l’élaboration du modèle de licence pour le prêt de livres numériques en bibliothèque publique, élément majeur du développement et de l’accès aux ressources numériques en bibliothèque publique. Pour cela, nous avons collecté, entre août et novembre 2021, dans le cadre d’une approche inductive et qualitative (Luckerhoff et Guillemette, 2012), différents types de données, dont des données de discours sur les expériences de partenariat vécues par 10 des principaux acteurs de ce projet. Les analyses sont présentées pour chacune des deux conditions de réalisation de l’offre de livres numériques en bibliothèque publique.
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 | 0.010 | 0.038 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.017 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.044 | 0.003 |
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".