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Enregistrement W3183176260 · doi:10.22148/001c.25943

The Measure of the Archive: The Robustness of Network Analysis in Early Modern Correspondence

2021· article· en· W3183176260 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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Cultural Analytics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Capital and Networks
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArts and Humanities Research Council
Mots-clésRobustness (evolution)Computer scienceNetwork analysisMissing dataTransitive relationCentralityData miningData lossData scienceStatisticsMachine learningMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Network analysis of historical correspondence can be a fruitful way to address historical research questions, and has been increasingly used in historical studies over the past decade. As with many areas of quantitative humanities research, the reliability of the results are often called into question, given that such approaches require ’hard data’ as input, yet almost inevitably use datasets with partial or missing records. Other disciplines using network analysis have conducted robustness experiments designed to test the impact of data loss or error on their results. In order to test how this missing data might affect our own area of research, we conducted a number of experiments designed to simulate the impact of the kinds of loss often seen in historical correspondence data, including random document loss, missing years, and errors in the disambiguation and de-duplication process. The results show that most network centrality measures maintain robustness until a very large proportion of the data (60% or more) is removed. Some measures showed a linear change in robustness, while others remained high and then fell off sharply. Only one, transitivity (local clustering coefficient) was significantly impacted throughout. We tested a range of data loss scenarios (random single letters, folio books of manuscript letters, catalogues, and entire years) and a range of commonly used network metrics. In addition, we tested the robustness of more complex network analysis results in the literature that combine several network metrics to highlight individuals in the network, and found that the same types of individuals would have likely been highlighted even with 50% random letter loss. Alongside the article is a web application, built using Shiny, which will calculate robustness measures for a user-uploaded network dataset. We conclude that researchers working with similar historical correspondence datasets might be able to consider network analysis results to be robust in most cases, rather than work on the assumption that missing data would lead to very different findings or results.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,684
Score d'incertitude au seuil0,591

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,264 · 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