Notice bibliographique
Résumé
Poster presented at DH2017, Montréal, Canada (8-11 August 2017). Poster design by Lindi Melse and Max Kemman. Abstract - Digital history is concerned with the incorporation of digital methods in historical research practices. Thus, digital history aims to use methods, concepts, or tools from other disciplines to the benefit of historical research, making it a form of methodological interdisciplinarity. This requires expertise of different facets, such as technology, history, and data management, and as a result many digital history activities are a collaboration of professionals and scholars from different backgrounds. Such collaborations would fit Svensson’s characterisation of digital humanities as a fractioned trading zone. Simply stated, this means first that digital humanities functions as heterogeneous collaborations, i.e. with participants from different backgrounds, and second that the participants act voluntarily. In this paper, we will investigate these two aspects in the context of digital history to understand how digital history projects function as heterogeneous collaborations, and what the participants’ incentives are for entering such collaborations. We will discuss this by presenting findings from interviews with practitioners in digital history projects, and reflections on projects in which the author himself has participated.
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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 | 0,027 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,019 |
| Communication savante | 0,016 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 ».