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Enregistrement W3017698655 · doi:10.22215/etd/2018-13305

The Empire of the Old Bailey Online: Why Zero Matters

2018· dissertation· en· W3017698655 sur OpenAlexaff
Matthew Dodd

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueData Analysis and Archiving
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Zero (linguistics)HistoryQualitative propertyPeriod (music)GenealogyGeographyData scienceComputer scienceArtArchaeologyMathematicsStatisticsLinguisticsAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Can the methods of digital, quantitative analysis today be made to communicate with earlier eras of quantitative history? This thesis isolates one database -the Old Bailey Online, a massive collection of published proceedings from one of London, England's busiest court houses -and tests ways in which I can, and cannot, analyze its data to make a meaningful comparison with the quantitative analysis the legal historian John Beattie performed in the 1980s on records pertaining to Surrey and Sussex. In this thesis I am concerned with what we learn from this process of interrogating two different data sets and quantitative methodologies. With certain caveats, I find that a quantitative approach to the Old Bailey records does not generate findings for London that are significantly different than Beattie's for Surrey and Sussex. Even if my current results are to accept the null hypothesis, the importance of "zero" in this case becomes that we now know where not to focus our research -not on looking for statistical difference in crime between these two areas in this period and, instead, perhaps focusing on qualitative data regarding the people who experienced and had ideas about crime in this historical context.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil0,947

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,306 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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