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Enregistrement W3099583035 · doi:10.63744/kvj8wkgymkbp

An Open Lab? The Electronic Textual Cultures Lab in the Evolving Digital Humanities Landscape

2020· article· en· W3099583035 sur OpenAlexaboutno aff
Randa El Khatib, Alyssa Arbuckle, Lynne Siemens, Ray Siemens, Caroline Winter

Notice bibliographique

RevueDigital humanities quarterly · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDigital Humanities and Scholarship
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital humanitiesHumanitiesWorld Wide WebComputer scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the scholarly landscape evolves into a more open plain, so do the shapes of institutions, labs, centres, and other places and spaces of research, including those of the digital humanities (DH). The continuing success of such research largely depends on a commitment to open access and open source philosophies that broaden opportunities for a more efficient, productive, and universal design and use of knowledge. The Electronic Textual Cultures Laboratory (ETCL; etcl.uvic.ca) is a collaborative centre for digital and open scholarly practices at the University of Victoria, Canada, that engages with these transformations in knowledge creation through its umbrella organization, the Canadian Social Knowledge Institute (C-SKI), that coordinates and supports open social scholarship activities across three major initiatives: the ETCL itself, the Digital Humanities Summer Institute (DHSI; dhsi.org), and the Implementing New Knowledge Environments (INKE; inke.ca) Partnership, including sub-projects associated with each. Open social scholarship is the practice of creating and disseminating public-facing scholarship through accessible means. Working through C-SKI, we seek ways to engage communities more widely with publicly funded humanities scholarship, such as through research creation and dissemination, mentorship, and skills training.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0190,062
Communication savante0,0400,047
Science ouverte0,0030,023
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,004

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,205 · 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.

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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