L’externalisation ouverte dans le traitement des documents patrimoniaux : une collaboration citoyenne au service des institutions culturelles
Bibliographic record
Abstract
Le présent article traite de l’externalisation ouverte (crowdsourcing) au sein d’organisations à vocation historique et culturelle. Il porte plus particulièrement sur la collaboration citoyenne dans le traitement des documents patrimoniaux numérisés par les centres d’archives et les bibliothèques. Les auteurs y présentent les principales composantes de l’externalisation ouverte (organisation, contributeurs, tâches et plateformes), en particulier dans un contexte d’enrichissement du patrimoine documentaire, ainsi que la mécanique derrière ce phénomène et ses retombées. Ils abordent aussi trois importants défis auxquels doivent inévitablement faire face les organisations qui souhaitent externaliser des tâches relatives au traitement des documents patrimoniaux, à savoir la participation des contributeurs, la qualité des contributions et l’intégration institutionnelle de ces contributions. L’article termine sur des pistes de solution visant à concilier les pratiques institutionnelles (ou professionnelles) et les pratiques citoyennes dans le traitement des documents patrimoniaux, tout en précisant que les archivistes semblent bien placés pour relever certains de ces nouveaux défis.
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 | 0.025 | 0.048 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.028 | 0.015 |
| Open science | 0.003 | 0.020 |
| Research integrity | 0.005 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.004 |
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".