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Enregistrement W2898247218 · doi:10.22148/16.026

Image Analytics and the Nineteenth-Century Illustrated Newspaper

2018· article· en· W2898247218 sur OpenAlexvenueno aff
Paul Fyfe, Qian Ge

Notice bibliographique

RevueJournal of Cultural Analytics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiquePhotography and Visual Culture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNewspaperSublimeFlood mythHistoryAnalyticsArt historyMedia studiesLiteratureArtComputer scienceSociologyData scienceArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The nineteenth-century British periodical press took textual production to a scale that, for many commentators then and now, summoned the sublime. It was a “flood” which was “too vast to be dealt with as a whole,” in the words of the British Quarterly Review in 1859. It remained “a vast wilderness … its extent unknown, its ramifications unfathomed” for subsequent researchers, according to Michael Wolff in a 1971 issue of the Victorian Periodicals Newsletter. By the numbers for newspapers alone, stamped titles increased almost five-fold from 550 in 1846 to 2,440 in 1906. Simon Eliot estimates the number of copies those newspapers rising from 16 million in 1801 to over 78 million by 1849. By the end of the era, the Daily Mail claimed to circulate a million copies of each issue on its own. The periodical archive has sprawled even more with its gradual digitization which, while representing only a fraction of nineteenth-century print, still astonishes its researchers. “We are now on the brink of a further, exponential expansion … as vast new quantities of hitherto inaccessible records and texts become available for digital searching,” Patrick Leary claimed in 2004. In many ways, nineteenth-century newspapers and periodicals set the very terms for not simply “digital searching” but quantitative methods, having only ever existed as “numbers” (a term for individual issues) in a state of impossible profusion, seeming to welcome computational approaches to the unruly digital archive.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0110,009
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations12
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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