Gouvernance informationnelle à l'Université de Genève: identification des pratiques et des besoins
Bibliographic record
Abstract
Ce Travail de Bachelor, élaboré à l’Université de Genève (UNIGE), s’inscrit dans le cadre d’un projet de création d’une politique institutionnelle pour la gouvernance de l’information. Il synthétise l’environnement, les difficultés et les besoins actuels de l’Université quant à la gouvernance de l’information et présente des recommandations pour la suite. Pour ce faire, nous avons échangé avec 45entités concernant leurs pratiques de gestion des documents et avons effectué un benchmarking des pratiques de services d’archives d’autres hautes écoles: l’Université de Lausanne (UNIL avec son service UNIRIS), l’Université de Fribourg(Unifr), l’École Polytechnique Fédérale de Zurich (ETHZ) et l’Université de Montréal (UdeM).Notre travail confirme et complète les différents rapports déjà élaborés à l’UNIGE mettant en évidence la nécessité de l’implémentation d’une gouvernance informationnelle pour répondre aux nombreuses difficultés et besoins rencontrés par les entités. Nos échanges avec les entités nous ont d’ailleurs permis de définir précisément ces besoins et difficultés techniques et organisationnels. À long terme, ces dernières mettent en péril le fonctionnement administratif de l’UNIGE, et donc par conséquent, impactent également son enseignement et sa recherche. Pour que l’UNIGE puisse avoir une gouvernance informationnelle, nous recommandons de considérer les cinq points suivants: une politique de gouvernance informationnelle et les documents de règlementation relatifs; un-e records manager permettant le soutien et l’expertise pour la création, la mise en place et la durabilité de la gouvernance; une enveloppe budgétaire pour la gouvernance informationnelle; des outils numériques adaptés aux besoins des collaborateurs/trices et fiables pour la préservation et la valeur probante des documents; des formations et une sensibilisation des collaborateurs/trices ainsi que de la hiérarchie. Nous avons pu constater que l’UNIGE, au travers de ses entités, offre un terrain plus que propice à l’établissement d’une politique institutionnelle de gouvernance de l’information car les collaborateurs/trices souhaitent un cadre et des procédures pour leur gestion quotidienne des documents et l’archivage de leurs documents administratifs. Ce point est tout particulièrement important pour les documents numériques qui n’ont actuellement pas de dispositifs institutionnels appropriés pour la gestion électronique des documents ni pour leur archivage à long terme.
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 | 0.023 | 0.056 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.013 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.005 |
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".