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Enregistrement W2083134980 · doi:10.3138/ijcs.48.233

Scaling Up Collaboration Online: Toward a Collaboratory for Research on Canadian Writing

2014· article· en· W2083134980 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Susan Brown

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Canadian Studies · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDigital Humanities and Scholarship
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Materials Research
Mots-clésCollaboratoryDigitizationPublic relationsContext (archaeology)IncentiveCONTESTWork (physics)Government (linguistics)SustainabilityPolitical scienceSociologyWorld Wide WebComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article asks researchers of Canadian writing to reflect on collaboration as increasingly crucial to how we do our work in the context of digital environments that increasingly shape our work through their tools and resources. Scholars are in a position to help address major gaps in both online cultural content and digital infrastructure in Canada, both of which are vital to the continuing study of literature. Given the lack of a national digitization initiative and increasing government cuts, the need for high-quality Canadian web content and the interests of scholars in Canadian writing converge. The article describes the Canadian Writing Research Collaboratory as one attempt to addressing these gaps, while also outlining the substantial challenges—which are finally cultural rather than technical—associated with developing incentives to collaboration, fostering adherence to best practices, and demonstrating value in virtual research environments and the work that supports them. However, if emerging digital research infrastructures can foster collaboration, open access, and sustainability, they will make a historical difference to the cultural infrastructure and cultural memory of Canada.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,876
Score d'incertitude au seuil0,914

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,311
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,106 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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