Clio and Computers in Canada and Beyond: Contested Past, Promising Present, Uncertain Future
Notice bibliographique
Résumé
Historians began using computers in the 1950s and 1960s when their possibilities seemed unlimited in the private, public, and non-profit sectors of wealthier countries. In this societal context, Clio met computers. In the following decades, a few historians would predict, from time to time, that digitally-enabled scholarship was on track to become the disciplinary norm. They emphasized the impact of specific initiatives enabled by changing technologies, from the mainframe era to microcomputers, the web, the tsunami of “born-digital” and digitized data, mobile devices, and new computational approaches such as machine learning. However, their predictions routinely failed to materialize and, while all historians might use digital tools at least to some extent, a claim that “we-are-all-digital-now” downplays substantive questions about History’s past and current relationship with new technologies. This article re-interprets the changing meaning of digital technologies within the disciplinary culture and institutional conditions of History. The evidence thus far reveals good reasons for both optimism and pessimism about digitally-enabled History at various times since the 1950s. By examining the complex and often surprising past and present, we can better determine and take the needed next steps in Digital History.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».