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Record W4303614542 · doi:10.7202/1092322ar

La référence et l’aide aux usagers aux Archives nationales du Québec : regard sur un service en constante évolution

2022· article· fr· W4303614542 on OpenAlexaffvenueabout
Estelle Brisson, Sophie Morel, Julie Roy

Bibliographic record

VenueArchives · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldComputer Science
TopicCultural Insights and Digital Impacts
Canadian institutionsBibliothèque et Archives nationales du Québec
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans cet article, les auteures présentent les moyens et les mesures mis en place par les Archives nationales du Québec (AN) pour répondre aux besoins en constante évolution des usagers fréquentant ses salles de consultation ou consultant les fonds et les collections via le portail de Bibliothèque et Archives nationales du Québec (BAnQ). Pour les fins de leur démonstration, les auteures distinguent trois grandes périodes qui ont été marquantes dans l’évolution des rapports des usagers avec le personnel de référence des AN : Les auteures souligneront que, malgré l’apport incontestable des nouvelles technologies favorisant un accès plus rapide et efficace au contenu des fonds et collections d’archives, l’expertise et les compétences du personnel des Archives nationales demeurent des éléments de grande valeur pour les usagers. En effet, si la technologie procure des outils de recherche et de travail d’une grande efficacité, elle ne peut expliquer le contexte de création des documents, essentiel à la compréhension de leur contenu, ni remplacer tout le savoir cumulé d’un archiviste ou l’expérience terrain d’un technicien. Ce constat est plus que jamais d’actualité alors que la société et le milieu de l’information et de la documentation voient poindre à l’horizon un nouvel environnement informationnel qui devrait engendrer, selon certains auteurs, un nouveau rapport au savoir, une transformation profonde de la notion même de culture, voire une nouvelle cyberculture.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.763
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.123
GPT teacher head0.280
Teacher spread0.157 · 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 designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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

Citations0
Published2022
Admission routes3
Has abstractyes

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