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Enregistrement W2062271976 · doi:10.7202/055563ar

Problèmes posés par le nombre restreint de patronymes dans le traitement des généalogies

2005· article· fr· W2062271976 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Donat Savoie, Jacques Madeleine

Notice bibliographique

RevueRecherches sociographiques · 2005
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L'utilisation des ordinateurs par les chercheurs en sciences humaines et sociales offre des possibilités énormes. L'un des domaines dans lesquels l'application de l'informatique se révèle la plus prometteuse est l'étude socio-démographique et généalogique de communautés humaines. Lorsque la population est nombreuse et le recul historique suffisamment lointain, la quantité d'informations à manipuler est telle qu'il est impensable de pouvoir analyser les données à la main et que l'appel au concours de l'informatique devient indispensable. Dans un article récent, la méthode générale et les premiers résultats obtenus à propos de la paroisse de Bois-Vert ont été décrits. Les auteurs insistaient déjà sur la nécessité d'entrer en machine des informations aussi exemptes d'erreur que possible. C'est ainsi que les opérations de numérotation des individus et de la codification des lieux se font en laboratoire. Après vérification sur carte IBM, un triple contrôle manuel est effectué. Un programme spécial de vérification a été mis au point au Centre de calcul de l'Université de Montréal permettant de dépister des erreurs (absence d'information) ou des incompatibilités qui auraient pu échapper à la vérification manuelle (programme P0PI). L'ensemble de ces opérations est d'une durée variable suivant les caractéristiques des communautés, notamment leur effectif et la profondeur historique ; elles durent toujours plusieurs mois et occupent plusieurs techniciens. Le but du présent texte est d'insister sur une difficulté particulière rencontrée à propos d'une communauté, difficulté à laquelle on se heurte souvent dans les travaux généalogiques : le nombre restreint de patronymes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2005
Routes d'admission2
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