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Enregistrement W2893065436 · doi:10.1093/oxfordhb/9780190636197.013.33

Cultural Heritage, Information Science, and the Creative Process

2018· book-chapter· en· W2893065436 sur OpenAlexaff
Guillaume Boutard, Catherine Guastavino

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2018
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMusic and Audio Processing
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess (computing)Field (mathematics)Creative briefDocumentationInterdisciplinarityCultural heritageSociologyPerspective (graphical)Data scienceEpistemologyKnowledge managementManagement scienceEngineering ethicsComputer scienceCreativitySocial scienceEngineeringPsychologyPolitical scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The creative process has recently garnered research attention in the field of information science. Multiple authors have proposed original research directions and methods relating to the creative process with the goals of preserving, curating, and disseminating cultural heritage. This body of research provides empirical grounds for the development of better tools for artistic practice and, at a theoretical level, brings another interdisciplinary perspective on the creative process. The field of information science investigates the creative process through the lens of different theoretical frameworks, stemming notably from psychology, sociology, and linguistics. Research areas include empirical studies on music information–seeking behavior, creative process modeling, digital humanities projects for repertoire analysis, performance documentation methodologies, preservation frameworks, and theoretical investigations of the relationship between creative processes and archival documents. Together, these studies provide new insights into the field of information science by re-examining established categories of inquiry, as well as methodologies and ontologies pertaining to the field. The relationship between cultural heritage, information science, and the creative process highlights the singularity of the creative process as an object of research and provides a new critical perspective on the domains within which it is being investigated.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,773

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,196 · 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 tête enseignante, 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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