CRITICAL CARE & THE EARLY WEB: ETHICAL DIGITAL METHODS FOR ARCHIVED YOUTH DATA
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.
Notice bibliographique
Résumé
This paper demonstrates an ethico-methodological approach to researching archived web pages created by young people throughout 1994-2005 that was collected and stored by the Internet Archive. Rather than deploying a range of computational tools available for collecting web data in the Internet Archive, my approach to this material has been to start with the person: I recruited participants through social media who remembered creating websites or participating in web communities when they were younger and were interested in attempting to relocate their digital traces. In a series of qualitative, online semi-structured interviews, I guided participants through the Wayback Machine’s interface and directed them towards where their materials might be stored. I adapted this approach from the walkthrough method, where I position the participant as co-investigator and analyst of web archival material, enabling simultaneous discovery, memory, interpretation and investigation. Together, we walk through the abandoned sites and ruins of a once-vibrant online community as they reflect and remember the early web. This approach responds to significant ethical gaps in web archival research and engages with feminist ethics of care (Luka & Millette, 2018) inspired by conceptual framing of data materials in research on the "right to be forgotten” (Crossen-White, 2015; GDPR, 2018; Tsesis, 2014), digital afterlives (Sutherland, 2020), indigenous data sovereignty and governance (Wemigwans, 2018), and the Feminist Data Manifest-No (Cifor et al, 2019). This method re-centers the human and moves towards a digital justice approach (Gieseking, 2020; Cowan & Rault, 2020) for engaging with historical youth data.
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 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 | 0,004 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle