Bibliographic record
Abstract
Les Rgles pour la description des documents d'archives (RDDA) canadiennes ont maintenant un peu plus de vingt ans et il faut se demander si elles ont bien servi.Les RDDA ont t conues partir des modles bibliographiques existants pour dcrire des publications (RCAA2, ISBD(G)) et adaptes pour la description de fonds d'archives.Les succs des RDDA sont nombreux et leur impact sur la profession archivistique canadienne, profond.Cependant, ailleurs dans le monde archivistique, on a laiss de ct le cadre bibliographique et les bibliothcaires eux-mmes l'ont rvis rcemment; nous devons maintenant librer les RDDA de ce cadre.La premire section de cet article situe le dveloppement des RDDA dans l'histoire des normes descriptives; la deuxime prsente certains problmes poss par les RDDA et la difficult de les rsoudre dans le cadre actuel.Tout au long de l'article, l'auteur effectue des comparaisons avec les normes descriptives cres aprs les RDDA, ainsi qu'avec les efforts de 2004 incomplets et non-adopts pour rviser les RDDA comme les RDDA2.En conclusion, l'auteur examine brivement des options pour l'avenir de ces normes.La proposition principale est que les RDDA ont besoin d'une rvision complte qui pourrait les aligner davantage aux normes internationales, leur permettre de mieux grer les dfis lis la description des objets numriques et qui pourrait inclure les nouvelles perspectives qui ont t explores dans les crits critiques rcents au sujet de la description qui ont largi la notion du contexte archivistique.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.013 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 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".