Questioning, Asking and Enduring Curiosity: an Oral History Conversation between Julianne Nyhan and Willard McCarty
Notice bibliographique
Résumé
This interview was carried out with Willard McCarty on Tuesday 27th March, 2012 in University College London. He recounts that his earliest encounter with computing was in the Lawrence Radiation Laboratory in Berkley where he worked with semi-automated scanning equipment for the Alvarez high-energy physics projects. After his dreams of becoming a physicist were thwarted he transferred to Reed College. There he did not have the opportunity to take formal training in computing; for the most part, Computer Science departments did not exist then. So, he learned to programme on the job with help from a talented physicist turned computer programmer named Bill Gates (no association with Microsoft). His first encounter with what we now call digital humanities was at the University of Toronto where he worked on the Records of Early English Drama project whilst undertaking a PhD on 17th century non-dramatic poetry. In 1984/5, as he was finishing his PhD, he accepted an academic support role at the Centre for Computing in the Humanities at Toronto, where he remained until 1996 when he accepted an academic post in King's College London. In Toronto he was keenly aware of the staff-faculty divide and the marginalised position of those who used computers in Humanities research. Nevertheless, the opportunities that the role brought to meet with a range of scholars interested in computing had a lasting influence on him. So too, with funding from the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada he was able to undertake a research project on Ovid's Metamorphosis. He closes the interview by reflecting on his early involvement with the conference scene and people who have influenced him, from academics to his calligraphy teacher Lloyd Reynolds.
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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 | 0,015 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,032 | 0,043 |
| Communication savante | 0,016 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».