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Enregistrement W2913175269 · doi:10.1002/pra2.2018.14505501126

Digital humanities, libraries, and crowdsourcing: Foundations of digital textual technologies

2018· article· en· W2913175269 sur OpenAlexaff
Twyla Gibson, Stuart J. Murray, Sanda Erdelez, Bridget A. Disney, Brian Greenspan

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Association for Information Science and Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDigital Humanities and Scholarship
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital humanitiesCrowdsourcingKey (lock)Digital collectionsInterpretation (philosophy)Presentation (obstetrics)Citizen journalismWorld Wide WebLibrary scienceData scienceComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The Greek Key is a prototype Virtual Research Environment (VRE) for the analysis of patterns in ancient texts and manuscripts. A Powerpoint presentation demonstrates how the VRE functions through a comparative case study of the organization of information in Plato and Aristotle. The interdisciplinary method combines historical, philological, and philosophical techniques with approaches from the digital humanities. The Greek Key is a collaborative, scalable, multidisciplinary project that has the potential to engage librarians in participatory strategies such as crowdsourcing (or “Citizen Science”). The Greek Key tools for visualizing textual data have the potential to: reveal previously undetected patterns in books and collections; make connections among different works; help users bring new information to bear on interpretation; demonstrate the significance of findings; and generate fresh insights about works of literature that have had a central and enduring influence on both our scholarly traditions and the history of libraries and librarianship. The VRE will make it possible for academic researchers and librarians to pursue perennial questions in innovative ways, and respond to questions that do not lend themselves to more traditional methods.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,777
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,010
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,198 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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