Notice bibliographique
Résumé
All essay collections are collaborative processes, and this book in particular has relied upon many people, groups, and institutions.We would like to begin by thanking the Languages, Literatures, and Culture Department and the Anthropology Department at McGill University, particularly the faculty and chairs whose support has been crucial to the existence of this volume.We are also tremendously grateful to the digital humanities community in Montreal, particularly Stéfan Sinclair at McGill and Michael Sinatra at the Université de Montréal, whose guidance and encouragement as senior scholars have been fundamental.As co-editors, we are so thankful for the sources of funding that have enabled us to work together for the past four years, including grants from McGill's Arts Internship Office and GREN (Groupe de recherche sur les éditions critiques en contexte numérique), and the generous support of the Fonds de recherche du Québec -Société et culture (FRQSC) and the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada (SSHRC).This funding has allowed us to grow our expertise and research interests through collaboration on numerous projects with scholars from across the Americas and Europe, ultimately resulting in rich relationships with the contributors to this book.We are so grateful to Thea Pitman for sparking the idea for this volume and continuing to believe in its success, and to Carl Fischer at Fordham University for his eagerness in supporting our ideas and his intellectual companionship.We would like to thank Gabriella Coleman and her Bits, Bots, & Bytes digital research group for their keen editorial advice -and pizza -in the early stages of writing.To Mark Thompson, our editor at the University of Toronto Press, whose consistency and professionalism are unmatched: we have loved working
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,583 | 0,323 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».