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Enregistrement W3133888847

Propuestas para el análisis de colecciones de arte a través de metodologías y herramientas computacionales

2015· article· es· W3133888847 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2015
Typearticle
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAdvertising and Communication Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentification (biology)Computer scienceMultidisciplinary approachComprehensionOntologyVisualizationContrast (vision)Data scienceManagement scienceArtificial intelligenceEngineeringEpistemologyProgramming languageSociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The methodology presented in this article proposes the use of tools that facilitate the identification, description, classification, visualization and manipulation of large quantities of information as well as the development of new forms of analysis, which offers the possibility of obtaining objective results from concrete consultations. In contrast with the traditional methods of investigation, the use of computational tools implemented in projects regarding digital humanities accomplishes different types of analyses from a common language and a basis of elaborated data which functions for a specific ontology and the necessities of each investigation. The display models, intuitive and direct, facilitate the identification and comprehension of the relations obtained from the data and characteristics of the works. Their elements, descriptors or authors, among other variables, make it possible to respond to very diverse interests. This versatility is precisely what makes this method very appealing for solving complex problem, and at the same time encourages the participation of multidisciplinary teams that can introduce new perspectives to common problems.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,274
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,147 · 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