The Life and Contributions of Countess Ada Lovelace: Unintended Consequences of Exclusion, Prejudice, and Stereotyping
Notice bibliographique
Résumé
The scientific life and contributions of Augusta Ada King, Countess of Lovelace, are becoming increasingly well-known 200 years after her birth. Ada Lovelace had a privileged existence but lived in a world where girls were limited in the subjects they were taught, where young women were excluded from universities and where gender stereotypes were rigidly enforced. Despite the world in which she lived, Ada is now known as the first computer scientist. Furthermore, her scientific interests extended beyond the "thinking" machine, to biophysics and mathematical modeling of biological processes, and she may have made even more significant contributions to science had she not died at the young age of 36. We discuss the concept that the unintended consequence of her exclusion from the standard approaches to learning and teaching enabled her genius to remain unfettered by conventional thinking and thus empowered her to become the visionary she was - suggesting that perhaps the greatest digital innovations will be found by disrupting the cultural constraints typically applied to technology and gender.
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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 | 0,008 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,026 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».