Should we really ‘hermeneutise’ the Digital Humanities? A plea for the epistemic productivity of a ‘cultural technique of flattening’ in the Humanities.
Notice bibliographique
Résumé
Why are the Digital Humanities a genuine part of the Humanities? Attempts are currently being made by arguing that computational methods are at the same time hermeneutic procedures (‘screwmeneutics’, ‘hermenumericals’): computation and hermeneutics were mixed. In criticizing this fusion of ‘literacy’ and ‘numeracy’, it is argued that what really connects the classical Humanities and the Digital Humanities is methodologically based on the ‘cultural technique of flattening’ and not on hermeneutics. The projection of spatial and non-spatial relations onto the artificial flatness of inscribed and illustrated surfaces forms a first-order epistemic and cultural potential in the history of the Humanities: diagrammatic reasoning, the visualizing potential of writings, lists, tables, diagrams, and maps, the sorting function of alphabetically ordered knowledge corpora have always shaped and determined basic scholarly work. It is this ‘diagrammatical’ dimension to which the Digital Humanities are linked to Humanities in general. The metamorphosis of texts, pictures, and music into the surface configurations of machine-analyzable data corpora opens up the possibility of revealing latent and implicit patterns of cultural artifacts, and practices that mostly are not accessible to human perception. The quantifying, computational methods of the Digital Humanities operate like computer-generated microscopes and telescopes into the cultural heritage, ongoing cultural practices, and even the culturally unconscious.
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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 | 0,025 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,120 |
| Communication savante | 0,032 | 0,067 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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 ».