Bringing Computation into Cultural Theory: Four Good Reasons (and One Bad One)
Notice bibliographique
Résumé
We used to talk.By "we" I mean cultural sociologists and scholars in the humanities, and by "used to talk" I mean acknowledge each other's existence, and at times, perhaps even generously so.There are different versions as to what happened, one of which is a bit more intellectual than the other, although neither of which are entirely right.The more intellectual version is that for a brief spell in the late 1980s and early 1990s it looked like our interests might converge.At around the same time many of us stopped being scolds about popular culture, deciding instead that it was more fruitful and interesting to engage the world than to police it.Some of us were also asking similar questions, be it about the role of authors and their ability (or lack thereof) to enforce, guide, or push readers into certain meanings, or about the role of interpretive communities and groups to either buffer against the impingement of those meanings, or to generate localized meanings all anew.So we congregated around folks like Richards, Iser, Jauss, Bakhtin, Fish, Barthes, or Foucault, and sometimes we even cited each other too, and then it just all kind of petered out.
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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 | 0,043 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,125 |
| Communication savante | 0,029 | 0,058 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
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 ».