Intelligence collective et archives numériques
Vers des écosystèmes de connaissances
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Intelligence collective et archives numériques
Vers des écosystèmes de connaissances
À propos de ce livre
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 numériquesa 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.
Foire aux questions
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Informations
Table des matières
- Cover
- Table des matières
- Chapitre 1. Des écosystèmes d’intelligence collective au service des archives numériques
- Chapitre 2. Outils pour une modélisation de l’interprétationdes archives numériques
- Chapitre 3. De l’archive numérique à la ressource enrichie via le web sémantique : processus d’éditorialisation d’un patrimoine culturel
- Chapitre 4. Studio Campus AAR, une plateforme sémantique pour l’analyse et la publication de corpus audiovisuels
- Chapitre 5. Bibliothèques numériques et crowdsourcing : un état de l’art
- Chapitre 6. Conservation et valorisation du patrimoine culturel dans le contexte du web sémantique
- Chapitre 7. Du management de la connaissance (KM) pour l’innovation : modélisation par l’approche de veille stratégique en science des matériaux
- Liste des auteurs
- Index