Live Hypernarrative and Cybercartography: You Are Here, Now
Notice bibliographique
Résumé
This article explores some of the potentialities of narration in the context of cybercartography. We have developed a new kind of dynamic or “live” form of hypernarrative, in which the content and structure of stories is determined by live information. This system would ultimately allow the creation of hypermedia narratives capable of mining public databases on the fly in order to customize and integrate narrative material appropriate to the user's particular temporal and geospatial context. Unlike other forms of hypermedia, a live hypertext narrative can actually be different every time it is read. More akin to an improvised performance than to a recorded one, a live hypertext changes depending on where and when it is accessed, and on what is happening in the world and on the Web. Live hypertext thus presents a new development in the history of writing that challenges our inherited notions of the stability, fixity, and even authority of printed text. The role of live data and the spatial and temporal aspects of the data suggest strong connections to cybercartographic environments. Not only are the same data sets relevant to both hypernarrative and cybercartography, but the nature of the hypernarrative shows new possibilities for cartographic environments. In particular, narrative and end-user navigation in a story show new ways of involving users, a key principle of cybercartography.
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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,016 |
| Communication savante | 0,010 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».