Dijital Çağda Dünya Belleği: Dijitalleştirme Ve Koruma Konferansı 26-28 Eylül 2012, Vancouver, Kanada (Unesco Türkiye Millî Komisyonu İçin Rapor)
Bibliographic record
Abstract
UNESCO Türkiye Millî Komisyonu adına 26-28 Eylül 2012 tarihlerinde Kanada’nın Vancouver kentinde yapılan “Dijital Çağda Dünya Belleği: Dijitalleştirme ve Koruma” (The Memory of the World in the Digital Age: Digitization and Preservation) konferansına katıldım. UNESCO ile British Columbia Üniversitesinin UNESCO’nun Dünya Belleği (Memory of the World) programının 20. yılını kutlamak ve dijital mirasın korunması konusundaki farkındalığı artırmak amacıyla düzenledikleri bu konferansa 110 ülkeden 500’ü aşkın kütüphaneci, arşivci, müzeci, bilgibilimci, bilgi ve iletişim teknolojisi uzmanı, hukukçu ve çeşitli disiplinlerden uzmanlar katıldı. Konferans UNESCO ve British Columbia Üniversitesinin yanı sıra Google, Microsoft gibi ticari şirketler ve Internet Society ve OCLC gibi kâr amacı gütmeyen kuruluşlar tarafından da desteklendi. Gerek davetli konuşmacılar gerekse bildiri sunanlar arasında çok değişik kesimlerden uzmanlar vardı. Örneğin, “Internet’in Babası” olarak bilinen Vinton Cerf ve Internet Arşivi’nin kurucusu Brewster Kahle davetli konuşmacılar arasındaydı. Bunun yanı sıra UNESCO’dan (UNESCO Genel Direktör Yardımcısı Janis Karklins ve çeşitli ülkelerden UNESCO ulusal komisyonu üyeleri), Amerikan Kongre Kütüphanesi (The Library of Congress, LC), Amerikan Ulusal Arşivleri ve Belgeleri İdaresi (National Archives and Records Administration, NARA) ve çeşitli ülkelerin ulusal kütüphane ve arşivlerinden, üniversitelerden, kamu kuruluşlarından, özel sektörden, dijital mirasın korunmasıyla ilgilenen dernek ve vakıflardan çok sayıda konuşmacı konferansa bildirileriyle katkıda bulundular. Vancouver’daki Sheraton Otelinde yapılan konferansta dokuz davetli konuşmacının yanı sıra yedi paralel oturumda 150’den fazla bildiri sunuldu, posterler sergilendi, dijital korumayla ilgili çeşitli konularda dört çalıştay ve altı gösteri (demo) yapıldı. Bu etkinliklerin birçoğuna katılmak mümkün olmasa da katıldığım oturumlarda tartışılan konulara aşağıda kısaca değinilmektedir.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.105 | 0.016 |
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".