Notice bibliographique
Résumé
This presentation examines the tools, approaches, collaboration, and findings of the Web Archives for Historical Research Group around the capture and analysis of Twitter for the 2015 Canadian Federal Election. \n \nWhile Twitter is not a representative sample of broader society - Pew Research notes that it skews young, college-educated, and affluent (above $50,000 household income) – Twitter still represents an exponential increase in the amount of information generated, retained, and preserved from non-elite people. Therefore, when historians study the 2015 federal election, Twitter will be a prime source. \n \nOn August 3, 2015, the team initiated both a search API and stream API collection with twarc using the hashtag #elxn42. Data collection ceased on November 5, 2015, the day after Justin Trudeau was sworn in as the 42nd Prime Minister of Canada. We collected for a total of 102 days, 13 hors and 50 minutes. \n \nTo analyze the data set, we took advantage of a number of utilities that are available within twarc and twarc-report, as well as jq, Mathematica, and Apache Spark Notebook. In accordance with the Twitter ToS, we also hosted the tweet ids in an institutional repository. \n \nOur analytics included: \n \n* breaking tweet text down by day to track change over time; \n* client analysis, allowing us to see how the scale of mobile devices affected medium interactions; \n* URL analysis, comparing both to Archive-It collections and the Wayback Availability API to add to our understanding of crawl completeness; \n * and image analysis, using an archive of extracted images. \n \nOur presentation introduces our collecting work, the analysis we have done, and provides a framework for other collecting institutions to do similar work with our off-the-shelf open-source tools. We hope that national libraries and other institutions will find our model useful as they consider how to archive ongoing events using Twtiter.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».