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Enregistrement W2290561748 · doi:10.7202/1032846ar

A Plea for Design: Historians, Digital Platforms, and the Mindful Dissemination of Content and Concepts

2015· article· en· W2290561748 sur OpenAlexvenueaboutno aff
John Bonnett

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Historical Association · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDigital Humanities and Scholarship
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativePleaCraftWorkflowComputer scienceDigitizationDigital contentMandateWorld Wide WebVisual artsLiteraturePolitical scienceLawArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the most significant attributes of digital computation is that it has disrupted extant work practices in multiple disciplines, including history. In this contribution, I argue that far from being a trend that should be resisted, it in fact should be encouraged. Computation is presenting historians with novel opportunities to express, analyze, and teach the past, but that potential will only be realized if scholars assume a new research mandate, that of design. For many historians, such a research agenda is likely to seem strange, if not beyond the pale. There are tasks that fall properly within the domain of the Historian’s Craft and the design of workflows for digital platforms and expressive forms for digital narratives are not among them. In Section One, via the writings of Harold Innis, I make the case that a preoccupation with design is in fact very much part of Canada’s historiographic tradition. In Section Two, I present an environmental scan of emerging technologies, and suggest that now is an opportune time to revive Innis’ preoccupation with design. In the following two sections, I present the StructureMorph Project, a case study showing how historians can leverage the properties of digital form to realize their expressive, narrative, and attestive needs in the digital, virtual worlds that will become increasingly important platforms for representing, disseminating, and interpreting the past.

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)0,002
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,224
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,151 · 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
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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