Notice bibliographique
Résumé
Information systems are developed by people with intent—they are designed to help creators and users tell specific stories with data. Within information systems, the often invisible structures of metadata profoundly impact the meaning that can be derived from that data. The Linked Infrastructure for Networked Cultural Scholarship project (LINCS) helps humanities researchers tell stories by using linked open data to convert humanities datasets into organized, interconnected, machine-processable resources. LINCS provides context for online cultural materials, interlinks them, andgrounds them in sources to improve web resources for research. This article describes how the LINCS team is using the shared standards of linked data and especially ontologies—typically unseen yet powerful—to bring meaning mindfully to metadata through structure. The LINCS metadata—comprised of linked open data about cultural artifacts, people, and processes—and the structures that support it must represent multiple, diverse ways of knowing. It needs to enable various means of incorporating contextual data and of telling stories with nuance and context, situated and supported by data structures that reflect and make space for specificities and complexities. As it addresses specificity in each research dataset, LINCS is simultaneously working to balance interoperability, as achieved through a level of generalization, with contextual and domain-specific requirements. The LINCS team’s approach to ontology adoption and use centers on intersectionality, multiplicity, and difference. The question of what meaning the structures being used will bring to the data is as important as what meaning is introduced as a result of linking data together, and the project has built this premise into its decision-making and implementation processes. To convey an understanding of categories and classification as contextually embedded—culturally produced, intersecting, and discursive—the LINCS team frames them not as fixed but as grounds for investigation and starting points for understanding. Metadata structures are as important as vocabularies for producing such meaning.
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 | 0,014 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,110 |
| Communication savante | 0,023 | 0,044 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,007 |
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 ».