Living Labs and the DH Centre: Lessons for Each from the Other
Notice bibliographique
Résumé
The digital humanities (DH) has a long and successful history of creating, using, and maintaining DH centres, as evidenced by the vast centerNet network. Furthermore, some of the most successful centres are constantly evolving in form and function. In this paper, we propose that the next phase in the evolution of the DH centre may involve a related phenomenon from the design research community, called the ‘Living Lab.’ The European Network of Living Labs describes them as dedicated to open forms of design for social good: ‘Living Labs (LLs) are defined as user-centred, open innovation ecosystems based on a systematic user co-creation approach, integrating research and innovation processes in real-life communities and settings.’ Current member labs deal with topics ranging from health and well-being (52%) to mobility (14%), but there are few that focus on issues central to DH, such as open social scholarship. We argue that incorporating more DH into the Living Labs network, and more Living Labs into DH centres, would benefit everyone involved. Specifically, DH labs could benefit from Living Labs’ experience with complex problems, and Living Labs could benefit from DH centres’ experience producing research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,032 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,038 |
| Communication savante | 0,031 | 0,072 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,031 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,005 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».