Augmented Criticism, Extensible Archives, and the Progress of Renaissance Studies
Notice bibliographique
Résumé
In the three decades since the rise of New Historicism, Renaissance studies has progressed through extensions of scholars’ archival reach to new objects for new interpretations. The future will bring expansions on a larger scale, like those we now witness in English print archives. Machine-readable transcriptions of some fifty thousand texts now enable scholars to use algorithms that tell us things about them that are true, yet can only be known in the future. This is an argument not for an algorithmic criticism but for an augmented criticism, in which human judgments are the origin and outcome of algorithmic research methods. It sketches the emergent methods that are possible only in 2015, yet will do for the archival humanities what telescopes did for astronomy.
 Durant les trois décennies qui ont suivi l’émergence de la nouvelle histoire, les études de la Renaissance ont développé grâce à un travail approfondi d’archives de nouvelles données à interpréter. Des développements similaires de plus grande ampleur nous attendent, tels que ceux que nous observons dans l’étude des archives imprimées anglaises. Des transcriptions pouvant être analysées par des logiciels permettent maintenant aux chercheurs d’utiliser des algorithmes révélant de nouveaux faits réels, et pourtant inaccessibles avant aujourd’hui. Il s’agit d’un argument non pas en faveur de la critique algorithmique, mais en faveur d’une critique plus vigilante, assurant que le jugement humain est bien au centre des hypothèses et des résultats des méthodes de recherche algorithmique. Cet article fait un portrait des méthodes émergentes qui ne sont possibles qu’en 2015, et qui pourraient avoir le même effet que le télescope pour l’astronomie.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».