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Enregistrement W3005565006 · doi:10.1080/00085006.2019.1708530

Printed and digital wor(l)ds: retrospectives and perspectives of scholarly editing in Slavic countries

2020· article· en· W3005565006 sur OpenAlexvenueno aff
Dmytro Yesypenko

Notice bibliographique

RevueCanadian Slavonic Papers · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDigital Humanities and Scholarship
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSlavic languagesAmateurUkrainianContext (archaeology)Slavic studiesPublishingSlovakSociologyHistoryCzechMedia studiesLiteratureLinguisticsClassicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article raises the question of the continuity of national traditions of scholarly editing (from print to digital), and points to the possibility of overcoming the “inertia of tradition.” It first considers the transition of the editing and publishing of literature in Slavic countries from amateur activities based on subjective principles to scholarly editing. The author pays particular attention to the evolution of the editor’s role, as well as to opportunities for researchers, editors, and publishers in the context of digitizing the humanities. The second part of this article focuses on pioneering attempts at digital representations of Slavic literatures, their problems, and achievements. The author concludes with some observations concerning the role played by editions of authors regarded as classics in the evolution of national identities in Slavic countries. He argues that significant achievements in print editing do not guarantee success in digital editing, nor do relatively modest achievements and limited possibilities in print editing preclude success in the digital representations of national literatures. Most examples, observations, and generalizations refer to the history of scholarly editing of Polish, Russian, and Ukrainian literatures. However, speaking about contemporary editing, the author also addresses the experience of scholars from Czech, Slovak, Slovenian, and Anglo-American academia.

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
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 enseignants0,655
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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,170 · 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'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
Publié2020
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Résumé présentoui

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