Eine Beispielsammlung für RDA-Katalogisate – Konzept für eine kooperativ geführte Online-Plattform
Bibliographic record
Abstract
Die Umstellung von Regelwerk RAK auf den internationalen Standard RDA bedeutet für Bibliotheksbedienstete eine immense Veränderung. Da Beispiele eine gute Möglichkeit sind, um sich in ein neues System einzulernen, werden in vielen Bibliotheken eigene Beispielsammlungen erstellt. Im Rahmen einer extensiven Umfrage gilt es herauszufinden, wie weit verbreitet die Nutzung interner Beispielsammlungen ist und wie diese aufgebaut sind. Zudem ergründet die Umfrage, ob gesteigertes Interesse an einer Beispielsammlung in Form einer kooperativ geführten Online-Plattform besteht, und wie diese gestaltet sein müsste, um genutzt zu werden. Es werden Möglichkeiten zur technischen Umsetzung einer solchen Beispielsammlung dargestellt, woraufhin ein Konzept für eine derartige Sammlung auf der Basis eines Wikis folgt.
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 | 0.008 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.022 |
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".