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Enregistrement W2970751912 · doi:10.4000/jtei.2301

Encoding Disappearing Characters: The Case of Twentieth-Century Japanese-Canadian Names

2019· article· en· W2970751912 sur OpenAlexaboutno aff
Stewart Arneil

Notice bibliographique

RevueJournal of the Text Encoding Initiative · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDigital Humanities and Scholarship
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlyph (data visualization)UnicodeKanjiComputer scienceGeocodingMarkup languageVariation (astronomy)Cover (algebra)PhysiognomyFontWorld Wide WebChinese charactersLinguisticsNatural language processingArtificial intelligenceGeographyVisualizationCartographyXMLEngineeringSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Landscapes of Injustice project seeks to encode mid-twentieth-century documents by and about the Japanese-Canadian community so they are accessible to modern audiences. The fundamental problem is that some of the kanji used at that time have been replaced since then by different kanji, and others have been removed from lists of formally acceptable characters. This report documents our efforts with two technologies designed to address this situation. The first is the Standardized Variation Sequence (SVS) feature of Unicode. Our work revealed that this set of variation sequences does not completely cover the old and new glyph pairs identified by the Japanese authorities, and that the pairs formally identified by the Japanese authorities do not completely cover all the new glyph forms in general use. We turned to TEI’s , , and elements as a second technology to augment the support provided by Unicode. Lastly, we dealt with the issue of finding suitably qualified people to do the markup. The result is markup which retains the original glyphs and relates them to the modern glyphs, so that in our output products we will be able to support search and display using either form of the glyph.

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)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,354

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0100,008
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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