Bringing Computation into Cultural Theory: Four Good Reasons (and One Bad One)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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, 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 either to buffer against the impingement of those meanings or to generate localized meanings all anew. So we congregated around folks such as I. A. Richards, Wolfgang Iser, Hans Robert Jauss, Mikhail Bakhtin, Stanley Fish, Roland Barthes, or Michel Foucault, and sometimes we even cited each other too, and then it just all kind of petered out.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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 découle