Medieval Manuscripts and Their Migrations: Using SPARQL to Investigate the Research Potential of an Aggregated Knowledge Graph
Notice bibliographique
Résumé
Although the RDF query language SPARQL has a reputation for being opaque and difficult for traditional humanists to learn, it holds great potential for opening up vast amounts of Linked Open Data to researchers willing to take on its challenges. This is especially true in the field of premodern manuscripts studies as more and more datasets relating to the study of manuscript culture are made available online. This paper explores the results of a two-year long process of collaborative learning and knowledge transfer between the computer scientists and humanities researchers from the Mapping Manuscript Migrations (MMM) project to learn and apply SPARQL to the MMM dataset. The process developed into a wider investigation of the use of SPARQL to analyse the data, refine research questions, and assess the research potential of the MMM aggregated dataset and its Knowledge Graph. Through an examination of a series of six SPARQL query case studies, this paper will demonstrate how the process of learning and applying SPARQL to query the MMM dataset returned three important and unexpected results: 1) a better understanding of a complex and imperfect dataset in a Linked Open Data environment, 2) a better understanding of how manuscript description and associated data involving the people and institutions involved in the production, reception, and trade of premodern manuscripts needs to be presented to better facilitate computational research, and 3) an awareness of need to further develop data literacy skills among researchers in order to take full advantage of the wealth of unexplored data now available to them in the Semantic Web.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».