Agir dès la collecte pour garantir l’accès aux sources orales : l’approche des Archives nationales
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.032 | 0.035 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.030 | 0.019 |
| Open science | 0.004 | 0.013 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.004 |
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".