Annotation Guideline No. 8: Annotation Guidelines for Narrative Levels
Notice bibliographique
Résumé
I first became aware of the SANTA project at the Digital Humanities conference in Montreal in the summer of 2017. I had just been assigned a 90-student secondyear undergraduate Digital Humanities undergraduate English Literature class, set to begin in January 2018, and I was looking for a group annotation project for my students. In previous iterations of the course, I had carried out several annotation projects focused on the narrative phenomenon of free indirect discourse (FID) in texts by Virginia Woolf and James Joyce. What made these projects successful, from my perspective, was that FID is a complex phenomenon (by definition, a passage in which it is difficult or impossible to say for certain whether a character or narrator is speaking certain words) which is however relatively easy to represent in machine language (for instance, with the TEI <said> element and a few value-attribute pairs). The challenge in the assignment, in other words, was literary rather than technical: while it was easy to learn the TEI tagging, it was hard to say for certain whether a passage from To the Lighthouse was in direct discourse or FID, or to identify who exactly was speaking. To my mind, this made the assignment a meaningful one for my students, teaching them a technical skill while also bringing them into closer contact with the sometimesirresolvable complexities of literary language.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».