Le libre accès dans les arts visuels : défis et opportunités à travers le dépôt thématique e-artexte
Bibliographic record
Abstract
La prévalence du libre accès varie en fonction de nombreux facteurs incluant les types d’objets documentaires et les exigences établies par les organismes subventionnaires. Le milieu de l’art présente des défis particuliers qui incluent notamment un écosystème complexe de producteurs de connaissances qui s’étend hors des murs du milieu académique. Cet article examine le libre accès dans le monde de l’art visuel. En utilisant deux cas d’études de diffusion de documents textuels en libre accès dans un dépôt numérique thématique, nous démontrons que les pratiques d’autoarchivage numérique en libre accès peuvent offrir une accessibilité plus équitable et inclusive à l’information sur l’art contemporain et renforcer les voix d’artistes, de commissaires d’exposition et d’auteurs souvent sous-représentés dans ce domaine.
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 | 0.007 | 0.038 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.012 | 0.019 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.023 | 0.020 |
| Open science | 0.001 | 0.010 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.005 |
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".