MétaCan
Menu
Back to cohort

Why a world gone digital needs archival theory more than ever before?

2022· article· pl· W4311360602 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.
aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.

Bibliographic record

VenueArcheion · 2022
Typearticle
Languagepl
FieldSocial Sciences
TopicPrivacy, Security, and Data Protection
Canadian institutionsUniversity of British Columbia
Fundersnot available
KeywordsTheologyPhysicsPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dlaczego cyfrowy świat potrzebuje teorii archiwalnej bardziej niż kiedykolwiek wcześniej? Tekst jest zapisem wykładu prof. Luciany Duranti, badaczki i wykładowczyni archiwistyki i dyplomatyki w School of Information na Uniwersytecie Kolumbii Brytyjskiej w Vancouver (Kanada), który odbył się 12 października 2022 r. na Uniwersytecie Warszawskim w ramach cyklu organizowanych przez archiwa państwowe otwartych wykładów pn. „Konarski Lectures”, poświęconych współczesnej archiwistyce. Autorka jest specjalistką w dziedzinie archiwistyki, dyplomatyki i dokumentu elektronicznego, pełni funkcję kierownika badań i dyrektora Projektu InterPARES (www.interpares.org oraz www.interparestrustai.org). Wykład poświęcony został najważniejszym wyzwaniom stojącym przed nauką o archiwach w dobie transformacji cyfrowej. Odpowiadając na tytułowe pytanie o potrzebę rozwijania teorii archiwalnej w świecie cyfrowym, Autorka wskazała najważniejsze obszary badawcze, wymagające nowych ustaleń teoretycznych. należą do nich m.in. zapewnienie niezawodności, dokładności i autentyczności, to znaczy wiarygodności, dokumentu elektronicznego, w szczególności ocena przydatności technologii podpisu elektronicznego i architektury blockchain oraz zastosowania AI do wytwarzania, zarządzania i udostępniania dokumentacji elektronicznej. Te właśnie zagadnienia są kluczowymi obszarami problemowymi międzynarodowego projektu interdyscyplinarnych badań archiwistycznych InterPARESTrustAI, którego celem jest projektowanie, rozwijanie i wykorzystanie sztucznej inteligencji do zapewnienia dostępności i wiarygodności dokumentacji elektronicznej podmiotów publicznych. Poruszony został także problem zapewnienia autentyczności (tzn. identyfikacji i integralności) oraz dostępności dokumentów cyfrowych przechowywanych w chmurze, w szczególności na zasadach komercyjnych. The paper is a transcript of a lecture delivered on 12 October 2022 at the University of Warsaw by Professor Luciana Duranti, researcher and lecturer in archival science and diplomatics at the School of Information of the University of British Columbia in Vancouver, B.C. Canada. The lecture was part of a series of open lectures organised by the national archives, entitled ‘Konarski Lectures’, focusing on contemporary archival science. The author is a specialist in the fields of archival science, diplomatics and electronic records, and Principal Investigator and director of the InterPARES Project (www.interpares.org and www.interparestrustai.org). The lecture addressed the most important challenges facing archival science in the age of digital transformation. In answering the central question regarding the need to develop archival theory in a digital world, the author highlighted the essential research areas that require new theoretical developments. These include ensuring reliability, accuracy and authenticity, that is, trustworthiness, of electronic records, in particular assessing the suitability of electronic signature technology and blockchain architecture for these purposes, and the application of AI to generating, managing and sharing electronic records. The latter is a key problem area of the international interdisciplinary archival research project InterPARES Trust AI, which aims to design, develop and use artificial intelligence to ensure the availability and use of trustworthy electronic records of public entities. The problem of ensuring the authenticity (i.e. the identity and integrity) and the accessibility of digital records stored in the cloud, particularly in the commercial cloud, was also addressed.

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.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.545
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.023
GPT teacher head0.275
Teacher spread0.252 · 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