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Enregistrement W2908217340 · doi:10.16995/dscn.282

Prototyping Across the Disciplines

2019· article· en· W2908217340 sur OpenAlex
Randa El Khatib, David Joseph Wrisley, Shady Elbassuoni, Mohamad Jaber, Julia El Zini

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueDigital Studies / Le champ numérique · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDigital Humanities and Scholarship
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCollaboratoryComputer scienceContext (archaeology)Multidisciplinary approachPoint (geometry)Focus (optics)Domain (mathematical analysis)Data scienceValue (mathematics)World Wide WebSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article pursues the idea that within interdisciplinary teams in which researchers might find themselves participating, there are very different notions of research outcomes, as well as languages in which they are expressed. We explore the notion of the software prototype within the discussion of making and building in digital humanities. The backdrop for our discussion is a collaboration between project team members from computer science and literature that resulted in a tool named TopoText that was built to geocode locations within an unstructured text and to perform some basic Natural Language Processing (NLP) tasks about the context of those locations. In the interest of collaborating more effectively with increasingly larger and more multidisciplinary research communities, we move outward from that specific collaboration to explore one of the ways that such research is characterized in the domain of software engineering—the ISO/IEC 25010:2011 standard. Although not a perfect fit with discourses of value in the humanities, it provides a possible starting point for forging shared vocabularies within the research collaboratory. In particular, we focus on a subset of characteristics outlined by the standard and attempt to translate them into terms generative of further discussion in the digital humanities community.

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.

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 candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,411
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,228 · 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