Peut-on parler de l’automatisation comme cinquième paradigme archivistique?
Bibliographic record
Abstract
Au cours des dernières années, on assiste à la montée en puissance d’un discours en faveur de l’intégration des fonctionnalités de l’intelligence artificielle aux pratiques de gestion des documents et des archives. Cela s’inscrit dans une optique d’automatisation de ces pratiques afin d’améliorer la qualité de l’information documentaire et multiplier les opportunités de son exploitation par les usagers, et ce, suivant leurs préoccupations. Cela nous amène à nous interroger sur la possibilité de parler d’un cinquième paradigme archivistique, soit celui de l’automatisation, lequel commande une révision des procédés par lesquels l’information documentaire est créée, traitée, diffusée et préservée à long terme. Sur la base de la cartographie des paradigmes archivistiques établie par Cook (2013), cet article vise à explorer la manière dont l’automatisation peut s’inscrire dans la continuité de ces paradigmes, tout en mettant de l’avant les nouveaux rôles à jouer par les archivistes et les gestionnaires de documents dans ce contexte.
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 | 0.019 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.024 |
| Open science | 0.004 | 0.007 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.003 |
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".