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Record W7108207072 · doi:10.4000/15946

Agir dès la collecte pour garantir l’accès aux sources orales : l’approche des Archives nationales

2025· article· W7108207072 on OpenAlexaff

Bibliographic record

VenueHistoire de l éducation · 2025
Typearticle
Language
FieldComputer Science
TopicCultural Insights and Digital Impacts
Canadian institutionsBibliothèque et Archives nationales du Québec
Fundersnot available
KeywordsDocumentationPublic accessPublic informationArchival science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les corpus d’archives orales présentent aux archivistes des défis particuliers de traitement et de pérennisation. L’enjeu majeur réside néanmoins dans leur statut juridique complexe, qui nécessite d’agir le plus en amont possible pour garantir à terme leur accessibilité. Quatre fonds conservés aux Archives nationales représentent autant de situations particulières et permettent de détailler des réponses possibles : les enquêtes d’ethnomusicologie du musée des Arts et Traditions populaires, longtemps inaccessibles ; les quatre campagnes du Comité d’histoire de la Sécurité sociale et le travail de documentation mené rétrospectivement ; le projet en partenariat entre l’association Génériques, les Archives nationales et la Fondation Bevordering Maatschappelijke Partipatie (Amsterdam), percuté par la liquidation judiciaire de l’association ; le projet Diribiosport en cours de réalisation en 2024 après une conception associant chercheurs et archivistes. Le fonds remarquable de témoignages collectés par le Service d’histoire de l’éducation (SHE) dans les années 1990 et 2000 fait l’objet d’une présentation détaillée, car ses modalités d’accès restent difficiles, malgré la prise en compte d’emblée des enjeux juridiques par le SHE. Ces cas illustrent qu’une réflexion reste à finaliser pour trouver le cadre équilibré conciliant protection des droits des témoins et enquêteurs d’une part et accessibilité pour le public et les chercheurs de ces sources irremplaçables d’autre part.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.471
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.179
GPT teacher head0.323
Teacher spread0.144 · 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
GenreEmpirical

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
Published2025
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