Figurations of Digital Practice, Craft, and Agency in Two Mediterranean Fieldwork Projects
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
Abstract Archaeological practice is increasingly enacted within pervasive and invisible digital infrastructures, tools, and services that affect how participants engage in learning and fieldwork, and how evidence, knowledge, and expertise are produced. This article discusses the collective imaginings regarding the present and future of digital archaeological practice held by researchers working in two archaeological projects in the Eastern Mediterranean, who have normalized the use of digital tools and the adoption of digital processes in their studies. It is a part of E-CURATORS, a research project investigating how archaeologists in multiple contexts and settings incorporate pervasive digital technologies in their studies. Based on an analysis of qualitative interviews, we interpret the arguments advanced by study participants on aspects of digital work, learning, and expertise. We find that, in their sayings, participants not only characterize digital tools and workflows as having positive instrumental value, but also recognize that they may severely constrain the autonomy and agency of researchers as knowledge workers through the hyper-granularization of data, the erosion of expertise, and the mechanization of work. Participants advance a notion of digital archaeology based on do-it-yourself (DIY) practice and craft to reclaim agency from the algorithmic power of digital technology and to establish fluid, positional distribution of roles and agency, and mutual validation of expertise. Operating within discourses of labour vs efficiency, and technocracy vs agency, sayings, elicited within the archaeological situated practice in the wild, become doings, echoing archaeology’s anxiety in the face of pervasive digital technology.
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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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