Getting Computers into Humanists’ Thinking: John Bradley and Julianne Nyhan
Notice bibliographique
Résumé
This interview took place in Bradley’s office in Drury Lane, King’s College London on 9 September 2014 around 11:30. Bradley was provided with the interview questions in advance. He recalls that his interest in computing started in the early 1960s. As computer time was not then available to him he sometimes wrote out in longhand the FORTRAN code he was beginning to learn from books. One of his earliest encounters with Humanities Computing was the concordance to Diodorus Siculus that he programmed in the late 1970s. The printed concordance that resulted filled the back of a station wagon. The burgeoning Humanities Computing community in Toronto at that time collaborated both with the University of Toronto Computer Services Department (where Bradley was based) and the Centre for Computing in the Humanities, founded by Ian Lancashire. Aware of the small but significant interest in text analysis that existed in Toronto at that time and pondering the implications of the shift from batch to interactive computing he began work as a developer of Text Analysis Computing Tools (TACT). He also recalls his later work on Pliny, a personal note management system, and how it was at least partly undertaken in response to the lack of engagement with computational text analysis he noted among Humanists. In addition to other themes, he reflects at various points during the interview on models of partnership between Academic and Technical experts.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».