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Enregistrement W4318049662 · doi:10.33137/ijidi.v6i4.38589

Digitizing the Archive

2023· article· en· W4318049662 sur OpenAlexfundno aff
Emily Edwards

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Information Diversity & Inclusion (IJIDI) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDigital and Traditional Archives Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésArchivistExhibitionAffordanceDigital humanitiesWork (physics)Library scienceDigital ArchivesMedia studiesSociologyVisual artsPolitical scienceWorld Wide WebEngineeringComputer scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores how digital humanities (DH) projects, specifically the building of digital archives and digital exhibitions, can be implemented to preserve, reveal, and highlight previously invisibilized histories. This piece examines the construction of the Latino/a/x Issues Conference (LIC) archive at Bowling Green State University (BGSU), a public university in rural Northwest Ohio. This article, from the perspective of the archivist, explores the following research questions: How can DH archival projects reveal and preserve invisibilized histories of Latinx students at public universities against a series of constraints and serve as a means of (re)producing latinidad? This case study explores how to utilize the traditional form of the DH digital archive to document and preserve latinidad in institutional archives and advances the notion of digital archiving as a form of first-aid care to address the historical erasure of Latinx communities in institutional archival contexts. In doing so, this article critically examines the process of archiving the BGSU LIC as a means to consider the possibilities and limits of archival intervention, the production and preservation of memory, and the challenges and affordances of descriptive infrastructures that underlie archival work.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0130,010
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,006

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,183 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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