Développement dâune bibliothèque virtuelle pour le CICR: étude et réflexion
Bibliographic record
Abstract
Grâce aux nouvelles technologies, de plus en plus de bibliothèques développent un espace virtuel pour répondre au besoin de leur public. En effet, il est désormais indispensable de disposer de son propre site Internet. La responsable du Centre d’information et de documentation (CID) du CICR m’a confié la tâche de mener à bien une réflexion concernant le futur développement d’une bibliothèque virtuelle. En effet, à ce jour la page web dédié au CID n’est pas exploitée comme elle pourrait et devrait l’être. De nombreuses améliorations doivent être apportées afin d’en faire un espace utile à nos lecteurs. Suite à un état des lieux de ce qui est proposé dans ce domaine par d’autres bibliothèques, ce travail aboutit à une proposition de développement pour le site Internet ainsi que pour l’Intranet actuellement en construction. L’objectif est de proposer davantage de services à notre public dont une grande partie est physiquement éloignée.
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 | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.093 | 0.044 |
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".