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Enregistrement W2959601960 · doi:10.21427/cf68-bj49

Interview with Barbara Ketcham Wheaton

2021· article· en· W2959601960 sur OpenAlexaboutno aff
Máirtín Mac Con Iomaire

Notice bibliographique

RevueArrow - TU Dublin (Technological University Dublin) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCulinary Culture and Tourism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Barbara was born in Philadelphia and after a brief study of Freshwater Biology, she studied Art History in Harvard. She married Bob Wheaton, a historian, and they moved to the Netherlands c. 1958 where they lived for over two years and where she discovered a book called La Cuisine de Madame E. Saint-Ange, and started cooking French food. On her return to Cambridge, she got a library ticket for Harvard and started reading the Menagier of Paris treatise on domestic management, which includes a big section on food history, or rather recipes. From here Barbara moved on to Medieval English Cookery books and then German and Italian and had the idea she would write ‘the history of European cookery from the middle ages to the present’. The book she finally published in 1983 was ‘Savoring the Past: The French Kitchen and Table from 1300 to 1789’. She was one of the founding members of the Culinary Historians of Boston. She first attended the Oxford Symposium on Food and Cookery around 1985 and has been coming nearly every year since. Barbara has always been fascinated with computers and from early days she had been building a database of cookbooks, first on punch cards and now on an elaborate system that she calls ‘the Sifter Project’. This project is based at Harvard University where Barbara is honorary curator of the Arthur Elizabeth Schlesinger Library on the History of Women in America at the Radcliffe Institute for Advanced Study. Barbara has been teaching a course called ‘Reading Historic Cookbooks: A Structured Approach’ for many years in Harvard, New York, Los Angeles, Toronto and Dublin.

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)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,158

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0170,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0050,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0380,007

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,161 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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