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Enregistrement W2973527576 · doi:10.16995/dm.81

Querying Variants: Boccaccio’s ‘Commedia’ and Data-Models

2019· article· en· W2973527576 sur OpenAlexvenueno aff
Sonia Tempestini, Elena Spadini

Notice bibliographique

RevueDigital Medievalist · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDigital Humanities and Scholarship
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhilologySection (typography)Computer scienceScholarshipRelational databaseLiteratureInformation retrievalWorld Wide WebArtSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the methodology and the results of an analytical study of the three witnesses of Dante’s Commedia copied by Giovanni Boccaccio, focusing on the importance of their digital accessibility. These extraordinary materials allow us to further our knowledge of Boccaccio’s cultural trajectory as a scribe and as an author, and could be useful for the study of the textual tradition of Dante’s Commedia. In the first section of the paper, the manuscripts and their role in previous scholarship are introduced. A thorough analysis of a choice of variants is then offered, applying specific categories for organizing the varia lectio. This taxonomy shows how fundamental it is to combine the methodological tools for studying copies (as usual in medieval philology) and those for studying author’s manuscripts (as usual in modern philology) in dealing with the three manuscripts of Boccaccio’s Commedia: in fact, the comparative analysis of the three manuscripts has much to reveal not only of their genetic relationship but also of Boccaccio’s editorial practices. Furthermore, the analytic categories inform the computational model behind the web application ‘La Commedia di Boccaccio’, <http://boccacciocommedia.unil.ch/> created for accessing and querying the variants. The model, implemented in a relational database, allows for the systematic management of different features of textual variations, distinguishing readings and their relationships, without setting a base text. The paper closes on a view to repurposing the model for handling other textual transmissions, working at the intersection between textual criticism and information technology.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,928
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,171 · 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

Citations0
Publié2019
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