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Record W6946198228 · doi:10.34745/numerev_1834

La création d’une archive web pour faciliter la recherche future sur la COVID-19 au Canada

2022· article· fr· W6946198228 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueNumeRev · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicDigital Humanities and Scholarship
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsWeb siteSocial webWeb technologyWeb of science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article traitera de l’autorité législative du Programme de préservation du web et des médias sociaux à Bibliothèque et Archives Canada et présentera les stratégies d’acquisition et de projet pour la préservation des sites web documentant les événements historiques nationaux, en accordant une attention particulière à la création d’une archive web sur la COVID-19 et son impact sur le Canada. Il expliquera comment et pourquoi l’archivage web est devenu une méthode importante et essentielle pour les organisations pour documenter les événements historiques nationaux, et discutera brièvement de la façon dont nous avons tenté de répondre aux attentes et aux exigences des principaux intervenants du programme. Cet article traitera ensuite de l’importance de méthodologies rigoureuses pour établir un ensemble de données de recherche, y compris le rôle potentiel du biais de sélection dans la continuité informationnelle et la préservation numérique, et comment cela peut être amélioré en définissant les objectifs et la portée des archives web thématiques au moyen de méthodes de développement des collections de bibliothèques. L’article discutera ensuite de la façon dont notre expérience à ce jour nous a préparés à documenter la COVID-19 et fera état de nos progrès à ce jour. Enfin, l’article abordera la façon dont un programme d’archivage web peut aider les chercheurs à utiliser les archives web pour répondre à leurs questions de recherche.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.597
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0150.000

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.

Opus teacher head0.156
GPT teacher head0.289
Teacher spread0.133 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2022
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