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Enregistrement W2807700688 · doi:10.4000/bssg.223

Presentation of Six Databases in Arts and Culture

2018· article· en· W2807700688 sur OpenAlexaboutno aff
Claire Ducournau, Anthony Glinoer

Notice bibliographique

RevueBiens Symboliques / Symbolic Goods · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCultural Insights and Digital Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRigourPublishingAsideExhibitionThe artsPresentation (obstetrics)Theme (computing)Field (mathematics)SociologyLibrary scienceHistoryArt historyComputer scienceLiteratureEpistemologyArtVisual artsPhilosophyWorld Wide WebMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to supplement the special issue while opening up to other fields aside literature, here are six short presentations of data bases that were devised during historical or sociological researches on arts and culture. The authors were asked six questions : on the birth of the data basis project, the body of documents, the scientific field and/or theoretical framework, the softwares used, the scientific results reached thanks to this specific approach, as well as the accessibility of the data bases produced. The data bases presented were selected on the grounds of the pioneering character, rigour and breadth of the research projects: the data basis on writers, works, and the French-speaking Belgian journals on literature of the interuniversity literary studies collective (Collectif interuniversitaire d’étude littéraire — CIEL) ; the data basis that served for the publishing of Pierre Bayle’s letters ; the Chronopéra data basis ; the Manart data basis dedicated to artistic and literary 19 c. events ; the data bases in the book and publishing history set up by the research group on book studies in Québec (Groupe de recherches et d’études sur le livre au Québec - GRÉLQ) ; the ARTL@S project that includes in particular a data basis of exhibition catalogues.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,354

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0210,036
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0130,009
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1060,043

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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,195 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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