<i>Textuality and Knowledge: Essays</i> . By <scp>Peter L. Shillingsburg</scp> <i>Textuality and Knowledge: Essays.</i> By ShillingsburgPeter L..University Park, Pennsylvania: The Pennsylvania State University Press. 2017. xii + 222 pp. $115 (hardback); $44.95 (paperback). <scp>isbn</scp> 978 0 271 08107 6 (hardback); 978 0 271 07850 2 (paperback).
Notice bibliographique
Résumé
Peter Shillingsburg’s collection of recent essays and talks records the thinking of one of our strongest editorial theorists as the study of the book bent— or did not bend—to the winds of change during the first decade of the millennium. As such it asserts the principles of a strict empiricist who is at the same time attempting to defend his position with respect to the different claims of historical editing, social editing, and digitization. His preface functions as an introduction to those principles: ‘Sound evidence undergirds knowledge; unsound evidence cannot lead to or support knowledge—except by accident …. In literary studies all evidence is textual. It depends on documents, document preservation, and textual replication. Interpretative strategies are for understanding the evidence’ (p.vi)....
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 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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,247 | 0,172 |
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 ».