Canadian Historical Research and Pedagogy: A View from the Perspective of the Canadian Century Research Infrastructure
Notice bibliographique
Résumé
In this article we explore what the exploding world of humanities and social science research infrastructures might mean for teaching and research in the discipline of history. We focus closely on one example, that of the Canadian Century Research Infrastructure Project ( ccri ). This interdisciplinary and multi-university project has constructed an infrastructure composed of microdata from the nominallevel Canadian censuses from 1911 through 1951. In addition to compiling information on approximately 2 million individuals, the ccri created a database of contextual data and a gis database. The combination of these three levels makes this infrastructure unique in the world. The ccri can be used in conjunction with Canadian census databases now being constructed or already completed for Canada from 1851 to 2001. As well, the ccri has been constructed in ways that will facilitate cross-national explorations with the United States, the United Kingdom, and several other North Atlantic countries. We suggest that the ccri can best be appreciated when situated within the current proliferation of research infrastructures across the humanities and the social sciences. We argue that these infrastructures are liberating for historians and, collectively, represent new horizons for professional activity. It would be a disservice to themselves, their students, and their profession if historians ignored these expanding horizons. Dans le présent article, nous analysons ce que pourraient être les retombées de l’éclatement de l’infrastructure dans le milieu de la recherche en sciences humaines et en sciences sociales en ce qui a trait à l’enseignement et la recherche en histoire. Nous prêtons une attention plus particulière au projet sur l’Infrastructure de recherche sur le Canada (CCRI). Ce projet interdisciplinaire et multi-institutionnel a construit une infrastructure composée de microdonnées des recensements canadiens de niveau nominal de 1911 à 1951. En plus de compiler des renseignements sur prês de deux millions de personnes, le CCRI a créé une base de données contextuelles et une base de données SIG. La combinaison de ces trois niveaux rend cette infrastructure tout à fait unique au monde. La CCRI peut être utilisée en conjonction avec les bases de données du recensement canadien en cours de construction ou déjà complétées pour le Canada de 1851 à 2001. De même, le CCRI a été construit de manière à faciliter les analyses transnationales avec les États-Unis, le Royaume-Uni, et plusieurs autres pays de l’Atlantique du Nord. Nous suggérons que le CCRI peut être le mieux apprécié lorsqu’il se situe dans la prolifération actuelle des infrastructures de recherche en sciences humaines et en sciences sociales. Nous faisons valoir que ces infrastructures sont libératrices pour les historiens et qu’elles ouvrent ensemble de nouveaux horizons pour l’activité professionnelle. Les historiens rendraient un bien mauvais service à leurs étudiants, à leur profession, et à eux-mêmes, s’ils ne tenaient pas compte de ces horizons é largis.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,043 | 0,054 |
| Communication savante | 0,031 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».