Évolution des Archives nationales du Québec et de leur rôle dans un contexte technologique et informationnel exigeant : de 1983 à 2021
Bibliographic record
Abstract
Les auteurs rappellent les grands chantiers qui ont monopolisé les Archives nationales (AN) du Québec depuis 1983. Au cours des 38 dernières années, l’histoire de l’institution est étroitement liée à une transformation majeure du contexte entourant la gestion documentaire. L’application de la Loi sur les archives (RLRQ, chapitre A-21.1), l’utilisation accrue des technologies de l’information pour la production et la diffusion de l’information gouvernementale et la prédominance des documents numériques plutôt que sur support papier ont largement contribué à bouleverser nos liens avec les informations que nous conservons et les rapports entretenus avec nos usagers et les organismes publics. Les auteurs font ensuite état des solutions envisagées par les AN pour assurer une gestion efficace des archives issues des technologies de l’information, notamment en ce qui a trait à leur gouvernance, dans le contexte de la transformation numérique de l’État québécois. En guise de conclusion, les auteurs rappellent que les solutions aux défis qui se présentent existent à condition que les institutions comme les AN et la communauté archivistique fassent preuve de leadership et démontrent qu’elles ont la légitimité et l’expertise nécessaires pour jouer un rôle central au sein de la nouvelle culture numérique.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.001 |
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.
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".