Analyzing and Visualizing Uncertain Knowledge: The Use of TEI Annotations in the PROVIDEDH Open Science Platform
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
The underlying uncertainty in digital humanities research data affects decision-making and persists during a project’s lifecycle. This uncertainty is inevitable since most empirical claims cannot be assessed against an absolute truth (Drucker 2011; Binder et al. 2014). This situation has been previously recognized together with the need to report the degrees of uncertainty that accompany such claims (Blau 2011). Although TEI makes it possible to annotate text with notions of certainty or precision, examples of actual projects taking advantage of this are scarce. There are many possible explanations for uncertainty’s lack of visibility in computationally supported humanities research; among them, the need for tools specifically designed to address the goal of defining and managing uncertainty stands out. Thus, efforts to provide technical support for humanities research should focus on managing and making uncertainty more transparent, rather than removing it. Another challenge is the fact that there is no agreement on a generic taxonomy for the different types of uncertainty that researchers may face. Various researchers across disciplines, working on varying projects and data sets, can use different categories to classify the uncertainties present in a particular case. In this paper, we introduce a collaborative platform for collective annotation of TEI data sets. We briefly present the flexible taxonomy of uncertainty used in the platform and describe two data sets used for its testing. Then we describe use cases of annotations available on the platform, and how they translate into TEI annotations. Creating and interpreting annotations with and without uncertainty should now be easier, especially for researchers who do not know TEI markup.
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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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