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Enregistrement W4225331947 · doi:10.16995/dscn.8076

Mining Medical Journals: Religion and Ideology in Nineteenth-Century Medicine.

2022· article· en· W4225331947 sur OpenAlexvenueno aff
Jolien Gijbels, Michèle Goyens, Frédéric Lemmers, Dirk Speelman, Joris Vandendriessche, Cécile Vanderpelen, Kaat Wils

Notice bibliographique

RevueDigital Studies / Le champ numérique · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueComputational and Text Analysis Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdeologyHumanitiesVocabularyLibrary scienceSociologyArtPolitical scienceLinguisticsPhilosophyComputer sciencePoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we present a multidisciplinary project, IMPRESS, which combines the digitization of three major nineteenth-century Belgian medical journals with a historical research project on the role of ideology in nineteenth-century Belgian medicine. We focus on the extent to which text mining has allowed us to identify and evaluate expressions of ideology in a corpus of medical texts. In showing how we used the digital tool AntConc to answer typically historical research questions, we intend to contribute to current debate on the gains and limitations of digital methods in the humanities. We conclude that, while acknowledging the many interpretative interventions in preparing searches and qualifying outcomes, the use of the tool has enabled us to shed new light on the role of ideology in scientific exchange. Text- mining operations have offered a fresh insight into the chronology of ideological vocabulary, the used language, and the distribution of ideological patterns across journal sections.Dans cet article, nous présentons un projet multidisciplinaire, IMPRESS, qui fusionne la numérisation de trois journaux médicaux belges du 19e siècle avec un projet de recherche historique enquêtant sur le rôle de l’idéologie dans la médecine belge au 19e siècle. Nous nous concentrons sur la mesure dans laquelle la fouille de textes nous permet d’identifier et d’évaluer des expressions d’idéologie dans un corpus de textes médicaux. En montrant la façon dont nous avons employé l’outil numérique AntConc afin de répondre à des questions de recherche typiquement historiques, nous avons l’intention de contribuer au débat actuel sur les avantages et désavantages de méthodes numériques dans les humanités. Tout en reconnaissant les diverses interventions interprétatives dans la préparation de recherches et dans la qualification de résultats, nous concluons que l’usage de l’outil nous permet de jeter un nouvel éclairage sur le rôle de l’idéologie dans l’échange scientifique. Les opérations de la fouille de textes ont fourni un nouvel aperçu de la chronologie du vocabulaire idéologique, du langage utilisé et de la distribution de motifs idéologiques à travers des sections de journal.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0300,029
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,329 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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