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Enregistrement W4375841709 · doi:10.25189/2675-4916.2023.v4.n1.id666.a

Resposta dos Autores: OS ACERVOS E A DOCUMENTAÇÃO LINGUÍSTICA

2023· peer-review· pt· W4375841709 sur OpenAlexaff
Ana Paula Brandão, Patience Epps, Susan Smythe Kung, Denny Moore, Zachary O’Hagan, Jorge Emilio Rosés Labrada

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Languept
DomaineComputer Science
ThématiqueNatural Language Processing Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDocumentationIndigenousResource (disambiguation)Cultural heritageRelevance (law)Work (physics)Latin AmericansLibrary sciencePolitical scienceSociologyPublic relationsComputer scienceEngineeringLawEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As more and more of the world’s languages become endangered, their documentation provides key resources for linguists and communities. Documentary linguists look to digital archives as an essential resource for ensuring the preservation, conservation, and access of the outcomes of their work. In this article, we consider the benefits and challenges associated with archiving in language documentation, relating to issues of preservation, conservation, access, ownership, and use of materials. We draw on our accumulated knowledge as scholars who are deeply involved in administering, contributing to, and using language archives, particularly relating to the indigenous languages of Latin America. We focus in particular on the relevance of language archiving in Brazil, and its significance for scholars, community members, and other stakeholders. Our discussion considers the steps that are needed to ensure the quality and longevity of resources; the principles and strategies by which archived materials may be made available; and ways in which language archives can inform ongoing work with indigenous languages. As we lay out here, language archives provide key resources for scholars and for communities who wish to revitalize, maintain, or simply remember their linguistic and cultural heritage.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,113
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,113
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0060,012
Communication savante0,0140,012
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,325 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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