Application des GML et des technologies sémantiques pour l'extraction de données dans les revues de littérature : Une étude pilote en sciences de l'information

Abstract

Cette étude pilote évalue les capacités de deux GML, Mistral Small 3.1 et GPT-4o mini, pour effectuer une extraction de données basée sur une ontologie pour supporter les revues de littérature en bibliothéconomie et sciences de l’information (BSI). Un échantillon de quatre revues systématiques publiées a été sélectionné comme données véridiques de base. Les publications à accès libre incluses dans ces revues (n = 47) ont été choisies comme entrées dans les modèles, pour qu’ils effectuent une extraction d’information sémantique en utilisant les catégories du Document sur les composantes de l’ontologie (DoCO). Ces résultats préliminaires soulignent les opportunités et les défis de l’utilisation de l’IA et des technologies sémantiques pour l’organisation des revues littéraires en sciences sociales.

Camille Demers

École de bibliothéconomie et sciences de l’information, Université de Montréal

Camille Demers is a PhD student at the School of Library and Information Science (EBSI) at the University of Montreal. She holds a bachelor’s degree in cognitive neuroscience and a master’s degree in information science. Her research explores the application of natural language processing (NLP) to support scientific knowledge synthesis, with a focus on ontology-based information extraction and analysis. She is also involved in research projects at the intersection of information science and the digital humanities.