Notice bibliographique
Résumé
The papers in this issue developed out of presentations at the 2007 Digital Humanities Conference, at the University of Illinois, in Champaign-Urbana. A conference issue is a regular feature of Literary and Linguistic Computing, but this issue is a first, of sorts, since the articles it includes were chosen in a kind of plebiscite. Immediately after the conference concluded, we used the online conference registration and management system (Conftool, developed by Harald Weinrich) to email all conference participants and ask them what they thought were the best, most interesting papers they had heard. Their nominations guided the editors of this issue (the program chair, Ray Siemens, and the local host, John Unsworth) in selecting and assembling this issue. Indeed, it is evidence of the confluence of ideas in our community that these nominations produced a collection of articles that is so thematically unified. In ‘Thinking about Interpretation', John Bradley discusses his work to build tools that extend the ability of scholars in the humanities to do what they really want to do, namely ‘study texts by reading them' (quoting Claire Warwick from the Companion to Digital Humanities). Bradley's software package, called Pliny, is a tool of this sort, ‘named after the classical author Pliny the Elder who was well known in his own day as someone who was constantly writing notes about things he was interested in.' Pliny, the software, assumes that you might want to annotate and think about any kind of digital object—an image, a web page, a text file, an audio file, etc. It also supports interpretation, as a kind of emergent structure, by allowing arrangement, naming, grouping, and typed reference.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,012 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,590 | 0,467 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».