Notice bibliographique
Résumé
Entering anecdotage It was not only in the hey-days of new historicism that the opening anecdote seemed desirable. In 2002 Christopher Hoadley and Roy D. Pea started an article with an anecdote as they began their exploration of support tools for what they saw or foresaw as the ways to create ‘a knowledge-building community’, the kind of abstracted phrase that is necessary for considering the sociology of such organisational matrices but which still makes my blood run cold. The anecdote, told at inordinate length, was chosen to illustrate the obvious truth that ‘[f]inding a professional connection with a colleague seems like a simple task but can devour hours of time’ (2002: 321). ‘David’, the name they give to the subject of their story, is in search of someone to work with on ‘interactive toys’. Keen to find a woman located in western Canada who had won an award for women in computer science and whose work he vaguely remembered having heard of, he searched on the web for her. Initially the search is unsuccessful: ‘[a]fter spending nearly half an hour, he decided to try a different strategy’ (321) and I hear the sound of horror lurking behind this appalling expenditure of time on a fruitless search. Now, using his social networks (by which the authors cannot yet mean Facebook), David finds that a colleague remembers the woman’s work being cited in a book by someone they name ‘Renee’ who was based in Los Angeles. Library catalogue and web searches for the book and its author waste a further ‘Ten to 20 minutes’, especially when he cannot locate Renee’s home page on the website of her university. Finally giving up on Renee, David searches the computer science departments of western Canadian universities and eventually locates his mysterious potential collaborator, though the ‘search odyssey lasted hours’ (2002: 322).
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,016 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,007 |
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 ».