Je n'ai pas compris ta proposition : qui va mettre à jour en temps réel ta base de données bibliographique? Des millions de refs annuelles mises à jour de manière bénévole par des gens qui sont déja occuppés à faire un vrai boulot (genre publier)? Si chaque article est cité 3 fois en moyenne la première année et que 10% des chercheurs (c'est énorme!) utilisent ta base de données, alors quelle est la probabilité que la ref que tu cherches soit déja dans la base quand tu écris ton article? Pas loin de 0. Tu vas donc devoir systématiquement remplir la base en ligne comme tu le ferais avec ton bibtex, tu vas y trouver des erreurs comme dans ton bibtex. Tu vas aussi y trouver des doublons, des homonymes, des articles qui n'existent pas... Bref, les trucs collaboratifs, ça marche quand des millions de personnes sont intéressées à travailler sur des milliers de données, pas quand 100 personnes sont intéressées par des millions de données.
Si ton système, c'est d'utiliser un identifiant unique en ref biblio et d'avoir un système te permettant de récupérer les métadonnées associées en ligne, ça existe déja : tu peux taper les DOI dans Google Scholar et récupérer les données en bibtex. Mais une telle moulinette n'a rien de révolutionnaire : plein d'articles n'ont pas de DOI (vieux articles), les livres n'ont pas de DOI, les thèses non plus, etc. Donc tu vas te taper une bdd locale de toutes manières, tu proposes juste de la remplir "automatiquement" en remplissant ton document Latex de DOI cryptiques à la place d'identifiants classiques. Comme les DOI sont en général assez chiants à trouver et à retaper, ton système tourne un peu en rond.
Attention, hein, je ne dis pas que toute amélioration est impossible. Par exemple, ça serait vraiment bien qu'il soit possible de citer les publis de manière traditionnelle (genre "Machin et al 2001") et qu'un outil logiciel cherche dans les bases de données les articles qui correspondent à ça, en proposant une liste de choix en fonction du contexte de ton article.
[^] # Re: Et l'inverse?
Posté par arnaudus . En réponse au journal Une nouvelle manière de publier des articles scientifiques ... HTML, métadonnées et linkeddata. Évalué à 4.
Je n'ai pas compris ta proposition : qui va mettre à jour en temps réel ta base de données bibliographique? Des millions de refs annuelles mises à jour de manière bénévole par des gens qui sont déja occuppés à faire un vrai boulot (genre publier)? Si chaque article est cité 3 fois en moyenne la première année et que 10% des chercheurs (c'est énorme!) utilisent ta base de données, alors quelle est la probabilité que la ref que tu cherches soit déja dans la base quand tu écris ton article? Pas loin de 0. Tu vas donc devoir systématiquement remplir la base en ligne comme tu le ferais avec ton bibtex, tu vas y trouver des erreurs comme dans ton bibtex. Tu vas aussi y trouver des doublons, des homonymes, des articles qui n'existent pas... Bref, les trucs collaboratifs, ça marche quand des millions de personnes sont intéressées à travailler sur des milliers de données, pas quand 100 personnes sont intéressées par des millions de données.
Si ton système, c'est d'utiliser un identifiant unique en ref biblio et d'avoir un système te permettant de récupérer les métadonnées associées en ligne, ça existe déja : tu peux taper les DOI dans Google Scholar et récupérer les données en bibtex. Mais une telle moulinette n'a rien de révolutionnaire : plein d'articles n'ont pas de DOI (vieux articles), les livres n'ont pas de DOI, les thèses non plus, etc. Donc tu vas te taper une bdd locale de toutes manières, tu proposes juste de la remplir "automatiquement" en remplissant ton document Latex de DOI cryptiques à la place d'identifiants classiques. Comme les DOI sont en général assez chiants à trouver et à retaper, ton système tourne un peu en rond.
Attention, hein, je ne dis pas que toute amélioration est impossible. Par exemple, ça serait vraiment bien qu'il soit possible de citer les publis de manière traditionnelle (genre "Machin et al 2001") et qu'un outil logiciel cherche dans les bases de données les articles qui correspondent à ça, en proposant une liste de choix en fonction du contexte de ton article.