La mémoire patrimoniale du Québec : préservation, politiques et actions pour la numérisation des collections patrimoniales
Bibliographic record
Abstract
Notre recherche, menée à l’École de bibliothéconomie et des sciences de l’information (EBSI) de l’Université de Montréal, porte sur les politiques de numérisation et sur la question de la sauvegarde et de l’accès au patrimoine numérique dans le contexte québécois. Elle a pour but d’étudier les politiques collectives de numérisation des collections patrimoniales au Québec. Notre étude s’appuie sur un corpus méthodologique exploratoire, composé de trois étapes essentielles. 1) D’abord, nous examinons les documents de l’UNESCO (1972, 1989 et 2003) sur le patrimoine en général et le patrimoine numérique en particulier. Dans le domaine théorique, notre étude met de l’avant certains concepts fondamentaux dont ceux de « collection patrimoniale » (Turcan, 2003), de « patrimoine numérique » (UNESCO, 2003a et Molinaro, 2005) et de « patrimonialisation » (Micoud, 2005). 2) Par la suite, nous analysons le contenu des documents et des comptes rendus produits par les institutions culturelles qui sont parties prenantes dans le débat sur l’information numérique, dans les contextes fédéral et provincial au Canada. 3) Et, enfin, nous présentons un modèle théorique pour les politiques concernant les programmes de numérisation et nous étudierons les projets de numérisation des collections patrimoniales mis sur pied à Bibliothèque et Archives nationales du Québec (BAnQ).
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.012 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.001 |
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".