Intelligence collective et archives numériques : vers des écosystèmes de connaissances / sous la direction de Samuel Szoniecky, Nasreddine Bouhaï
LivresLangue: français.Éditeur : London : ISTE editions • C 2017Description : 1 vol. (238 p.) :
ill. en noir et en coul., couv. ill. en coul. ;
24 cmISBN: 978-1-78405-255-3.Collection : Collection systèmes d'information, web et société, London, Iste éditions, 2015 • Outils et usages numériques, 2A pour autre édition sur un support différent : Intelligence collective et archives numériques, vers des écosystèmes de connaissances, sous la direction de Samuel Szoniecky, Nasreddine Bouhaï, 2017, London, ISTE, Collection systèmes d'information, web et société, 978-1-78406-255-2Résumé : La 4e de couv. indique : "Cet ouvrage présente les points de vue de chercheurs dans différents domaines sur les archives numériques. Il analyse le développement de l'intelligence collective afin d'organiser et de communiquer au mieux les nouvelles masses d'information. Les chantiers de numérisation des archives produisent aujourd'hui une masse énorme de documents numériques (Big Data). De par les démarches volontaristes des grandes institutions publiques gestionnaires de documents (bibliothèques, archives, administrations, etc.), ces données sont de plus en plus accessibles. Si les cadres techniques et juridiques tendent à se stabiliser, l'usage des données reste encore à inventer notamment pour les enrichir par un processus d'intelligence collective. Intelligence collective et archives numériques a pour ambition de présenter et d'analyser des exemples concrets d'intelligence collective mis au service des archives numériques, que ce soit dans le domaine des humanités numériques, des archives audiovisuelles, de la préservation du patrimoine culturel, du crowdsourcing et de la valorisation des archives de la science"Sujet - Nom commun: Stockage en ligne (informatique) | Archivage électronique | Web sémantique | Gestion des connaissances | Données massives | Crowdsourcing | Archives publiques électroniques 
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| Item type | Current library | Collection | Shelving location | Call number | Status | Date due | Barcode | Item holds | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Prêt normal | Enssib | Papier | Pôle Métiers du livre et de la culture | 026 ELE i (Browse shelf(Opens below)) | Checked out | 06/06/2025 | 8431852 |
Références bibliogr. Notes bibliogr. Index
La 4e de couv. indique : "Cet ouvrage présente les points de vue de chercheurs dans différents domaines sur les archives numériques. Il analyse le développement de l'intelligence collective afin d'organiser et de communiquer au mieux les nouvelles masses d'information. Les chantiers de numérisation des archives produisent aujourd'hui une masse énorme de documents numériques (Big Data). De par les démarches volontaristes des grandes institutions publiques gestionnaires de documents (bibliothèques, archives, administrations, etc.), ces données sont de plus en plus accessibles. Si les cadres techniques et juridiques tendent à se stabiliser, l'usage des données reste encore à inventer notamment pour les enrichir par un processus d'intelligence collective. Intelligence collective et archives numériques a pour ambition de présenter et d'analyser des exemples concrets d'intelligence collective mis au service des archives numériques, que ce soit dans le domaine des humanités numériques, des archives audiovisuelles, de la préservation du patrimoine culturel, du crowdsourcing et de la valorisation des archives de la science"
1. Des écosystèmes d'intelligence collective au service des archives numériques 2. Outils pour une modélisation de l'interprétation des archives numériques 3. De l'archive numérique à la ressource enrichie via le web sémantique : processus d'éditorialisation d'un patrimoine culturel 4. Stidio Campus AAR, une plateforme sémantique pour l'nalyse et la plublication de corpus audiovisuels 5. Bibliothèques numériques et crowdsourcing : un état de l'art 6. Conservation et valorisation du patrimoine culturel dans le contexte du web sémantique 7. Du management de la connaissance (KM) pour l'innovation : modélisation par l'approche de veille stratégique en sciences des matériaux
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