Archivos en línea : formatos de difusión de información archivística en Internet
Bibliographic record
Abstract
El desarrollo de Internet durante los años noventa y su aplicación a todos los ámbitos de la biblioteconomía, la documentación y la archivística ha supuesto un cambio radical en los procedimientos de difusión de información. Aunque en España los archivos que ofrecen información a través de Internet son pocos, en otros países son numerosos y el tipo de información que ofrecen es variado. Para analizar el tipo de información que pueden ofrecer los archivos a través de Internet se ha elegido un país que cuenta con un número elevado de archivos en línea y con un alto grado de uniformidad en el trabajo archivístico: Canadá. El estudio se divide en dos partes. En primer lugar se analizan los elementos informativos sobre el contenido de los documentos que se ofrecen a través de Internet y la estructura en que se presentan, teniendo en cuenta su adecuación a las normas de descripción usadas en Canadá, las Reglas para la Descripción de Documentos de Archivos. En segundo lugar se describen dos proyectos específicos de difusión de información archivística a través de la red, el British Columbia Archival Union List y la Red Canadiense de Información Archivística (CAIN/RCIA).
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 | 0.009 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.013 | 0.018 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.014 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.001 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".