MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2905726793 · doi:10.22148/16.030

Critical Search: A Procedure for Guided Reading in Large-Scale Textual Corpora

2018· article· en· W2905726793 sur OpenAlexvenueno aff
Jo Guldi

Notice bibliographique

RevueJournal of Cultural Analytics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNatural Language Processing Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReading (process)Computer scienceScale (ratio)Information retrievalNatural language processingArtificial intelligenceLinguisticsGeographyPhilosophyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Whether they work with pages hand-selected from an archive, or keywords hand-selected from a digital corpus, scholars of all kinds wrestle with the issue of exemplarity. Cherry-picked examples leave the scholar's conclusions vulnerable to charges of, at best, irrelevance, and at worst, malfeasance. In digital research, even seemingly simple queries are plagued with these pitfalls, which can only be addressed by critical thinking about the queries we propose, the algorithms we use, and the questions we ask of them. If digital research is approached responsibly, however, it allows the scholar to choose exemplary texts for reading with a precision and clarity unavailable to previous generations.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,122
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,229

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,122
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0180,013
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0040,010
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0680,027

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,315 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations19
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Cultural Analytics→Même sujetNatural Language Processing Techniques→Travaux en français237 207→