Asymmetric Digital Collaboration and Collective Authorship: On Digital Genres and Writing Processes for <em>CanLit Guides</em>
Notice bibliographique
Résumé
This paper discusses the unique asymmetric collaboration process used at CanLit Guides in the first phase of its development. CanLit Guides began as a project to mobilize the massive digital archive (1959-2008) of the scholarly journal Canadian Literature. The Guides introduce undergraduate students to areas of scholarly and critical concern in the larger field of Canadian Literature and culture. The editors of Canadian Literature enabled graduate students to develop teamwork, research, teaching, and digital writing skills by employing them as developers, researchers, and writers. The project supports open access, scholarly collaboration, and the creation of new digital genres. As the project evolved, however, it became clear that getting a team of scholars to work on a hierarchized, or what we call "asymmetric," collaboration between the editors and the graduate students, is particularly difficult, and can lead to issues of doneness and sprawl. Producing a collaborative and democratic workflow process enabled us to write a robust collection of guides in innovative digital genres. This paper pays particular attention to issues of authorship that come up with any collaborative digital writing project, and it discusses the complexities of the graduate student experience of working on a digital pedagogical development team. Cet article discute du processus unique de collaboration asymétrique qui a été utilisé dans les guides sur la littérature canadienne (CanLit Guides) au cours du premier stade de leur développement. Les guides CanLit ont débuté comme projet visant à mobiliser les archives numériques massives (1959-2008) du journal érudit de la littérature canadienne. Les guides initient les étudiants de premier cycle à des domaines de préoccupation universitaire et critique dans le champ plus large de la littérature et de la culture canadienne. Les rédacteurs de Littérature canadienne ont permis aux étudiants diplômés de développer leurs aptitudes de travail en équipe, de recherche, d'enseignement et de rédaction numérique, en les employant comme développeurs, chercheurs et rédacteurs. Le projet soutient l'accès ouvert, la collaboration universitaire et la création de nouveaux genres numériques. Cependant, à mesure que le projet a évolué, il est devenu clair qu'il était particulièrement difficile d'obtenir d'une équipe d'universitaires qu'ils travaillent en collaboration hiérarchisée, ou ce que nous appelons asymétrique, entre les rédacteurs et les étudiants diplômés, et que cela peut mener à des problèmes de finesse et d'étalement. La production d'un processus de flux de travail collaboratif et démocratique nous a permis de rédiger une collection robuste de guides dans des genres numériques innovateurs. Cet article porte une attention particulière aux problèmes de la paternité des œuvres qui surgissent lors de tout projet de rédaction numérique en collaboration, et discute des complexités de l'expérience des étudiants diplômés à travailler au sein d'une équipe de développement pédagogique numérique.
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 | 0,019 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,026 |
| Communication savante | 0,022 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».