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Enregistrement W2999281467 · doi:10.18778/2083-8530.20.03

The Archive and the Digital Age: Field Notes from the Pedagogical Front

2019· article· en· W2999281467 sur OpenAlexaffabout
Irena R. Makaryk, Ann Hemingway

Notice bibliographique

RevueMulticultural Shakespeare Translation Appropriation and Performance · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDigital and Traditional Archives Management
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Information literacyDigital humanitiesWorld Wide WebDigital ArchivesDigital literacyFront (military)Field (mathematics)Order (exchange)SociologyComputer scienceMultimediaLibrary scienceEngineeringHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The digital environment in which the humanities are now firmly immersed has opened the door to innovative ways for students to interact with traditional formats such as archival and print material, and to develop a deep and personal understanding of topics and issues. Libraries, museums and archives are in the unique position of facilitating the creation of digital initiatives in the classroom by offering up their collections as “learning laboratories,” and by sharing their expertise in technology, information, and digital literacy as well as data management. Through active collaboration with course instructors, they can build bridges between their collections and the digital skills students need in order to embrace the new learning paradigm and to help lead them into the future. This paper outlines an archival-digital pilot launched in 2015 at the University of Ottawa, Canada. It situates the project in its historical context; details its early and subsequent iterations; and surveys the assumptions, challenges, surprises, and pleasures of introducing students to archival sources and to acquiring digital skills.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0210,027
Communication savante0,0140,012
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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