Chaînes d’acquisition, de traitement et de publication du texte: Des images à la mise en ligne
Bibliographic record
Abstract
Né dans le contexte du consortium Ariane-HN , et face à l’émergence de l’intégration de l’intelligence artificielle dans la production de textes en sciences humaines, ce livrable vise à de présenter les différentes étapes d'une chaîne d'acquisition textuelle de la transcription à la mise en ligne (acquisition, modélisation des données, enrichissement et mise en ligne). Les protocoles proposés ne sont pas limités par des principes éditoriaux stricts, mais souples, adaptables et indépendants d’outils particuliers. En effet, enfermer cette réflexion dans une chaîne logicielle présenterait des risques, notamment en raison de leur obsolescence, de la diversité des besoins et du niveau de complexité des tâches liées aux particularités des corpus. C’est pourquoi nous avons préféré nous en tenir à une chaîne théorique adaptable en fonction des solutions techniques disponibles. Ainsi, en fonction des ressources à disposition et des objectifs des projets, nous proposons, ici, deux voies : une voie simple qui demandera peu de compétences en ingénierie et une voie plus complexe qui ajoutera un certain nombre de tâches d’automatisation dans l’acquisition du texte et son enrichissement, nécessitant une plus grande maîtrise des outils techniques ainsi qu’une compréhension plus approfondie de leurs enjeux scientifiques.
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 | 0.013 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.014 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.011 |
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".