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Enregistrement W2407344301 · doi:10.63744/us25t3achpkj

Developing Academic Capacity in Digital Humanities: Thoughts from the Canadian Community

2013· article· en· W2407344301 sur OpenAlexaboutno aff
Lynne Siemens

Notice bibliographique

RevueDigital humanities quarterly · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDigital Humanities and Scholarship
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital humanitiesSociologyLibrary scienceHumanitiesMedia studiesComputer scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite DH’s long history, it is still perceived as a relatively emergent academic discipline which has several implications for its ongoing development and acceptance. In order to understand its role in supporting the field’s development and acceptance, SSHRC commissioned a survey of the larger Humanities and Social Science’s community to understand the issues related to DH’s development and acceptance and the types of activities that should be funded. The survey results suggest there is reason for optimism regarding the growing acceptance of digital methods, resources and tools and electronic dissemination as instructors, researchers, and students are using and publishing in digital outlets and creating and employing digital recourses, methods and tools andventuring into new research fields. This trend is likely to continue as students and younger scholars continue to embrace the digital in all aspects of their personal and professional lives. However, this optimism should be tempered to some extent as students and junior faculty are still less likely than associate professors to present and publish their digital-oriented research for a variety of reasons. The field’s more senior faculty can mentor their junior colleagues and students to this end and shape salary, tenure and promotion policies to recognize and reward these efforts. Finally, issues remain around the amount of funding required for the initial development and ongoing sustainability and relevance of digital resources and may become more critical over time. Granting agencies will need to evaluate their funding role in this regard.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,951

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0720,034
Communication savante0,0210,009
Science ouverte0,0040,012
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,138
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,097 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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