La macro-évaluation des documents et des données d’archives : luxe et nécessité !
Bibliographic record
Abstract
La littérature sur la macro-évaluation est abondante mais presque exclusivement en anglais. Elle m’a permis avec l’aide des archivistes du Canada de réfléchir à la macro-évaluation et d’en expliquer la nature. Pour ce faire, il m’a fallu déconstruire notre système d’évaluation que j’ai intitulé : micro-évaluation contextuelle et proposer un nouveau principe : celui de fonctionnalité dont le contenu a été défini par le comité international sur l’évaluation des archives auquel j’ai participé. Ce principe lié au principe de provenance vient compléter la description archivistique et contextualiser les documents et les données d’archives qui deviennent de ce fait accessibles à tous. Mon propos a pour objectif de comprendre comment la macro-évaluation peut se substituer à la micro-évaluation de type diplomatique afin de ne conserver que ce qui rend compte de la société dans laquelle nous évoluons et non celle qui répond à la demande des chercheurs. La collecte est intimement liée à la macro-évaluation. Elle permet de documenter le silence de certaines sources. La publicité et la transparence des décisions prises sont fondamentales pour répondre le plus scientifiquement possible aux besoins des chercheurs, citoyens, clients, usagers.
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 | 0.047 | 0.085 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.029 | 0.023 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".