Garder la ligne. Le Portail international archivistique francophone et la formation à distance
Bibliographic record
Abstract
Fort d’une expérience de presque vingt ans, soutenu par l’Association internationale des archives francophones, le Portail international archivistique francophone (PIAF) porte un projet original, interculturel et inclusif de mise à disposition de connaissances, d’outils et de savoir-faire gratuitement en langue française. Il s’adresse à toute personne qui souhaite s’initier ou se perfectionner en archivistique quels que soient son pays, sa formation initiale, sa situation professionnelle. À partir des archives du PIAF—comptes rendus annuels, notes et documents préparatoires, analyses d’audience—, de sources imprimées ou en ligne—articles, entretiens, diaporamas—mais aussi de témoignages, l’article expose les solutions élaborées pour répondre aux défis et leurs limites. Précurseur dans l’enseignement en ligne, le PIAF s’est adapté aux évolutions technologiques et pédagogiques. Soucieux d’être reçu dans l’ensemble du monde francophone, il a dû considérer la diversité des pratiques mais aussi celle des français vernaculaires. S’adressant à un public large, il lui a fallu prendre en compte des niveaux d’expertise et attentes variés. Il s’inscrit également dans des contraintes économiques et doit composer avec les disponibilités des différents intervenants. Les quinze modules de cours en ligne constituent le cœur de la proposition et abordent l’ensemble de l’écosystème archivistique, mais l’offre a progressivement été enrichie autour de la constitution d’une communauté apprenante, d’une offre de veille documentaire et de bibliographie et d’une ouverture vers la recherche en archivistique. En ce sens, le PIAF peut apparaître, pour des communautés linguistiques cherchant à développer une proposition pédagogique tout en maintenant des diversités d’approches, comme un exemple inspirant.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.044 | 0.006 |
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".