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Enregistrement W4385432190 · doi:10.3138/cart-2023-0005

Do Historical GIS and Digital Humanities Walk Hand in Hand?

2023· article· en· W4385432190 sur OpenAlexvenueno aff
Vinicius Maluly, Tiago Luís Gil, Massimiliano Grava

Notice bibliographique

RevueCartographica The International Journal for Geographic Information and Geovisualization · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiquePhilosophy, History, and Historiography
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital humanitiesDisciplineReading (process)Face (sociological concept)MacroGovernmentalitySociologyGeographyHistoryHumanitiesSocial sciencePolitical scienceComputer sciencePoliticsArtLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a number of countries today, borrowing from a discussion that originated in Anglo-Saxon countries, there is an increasingly insistent discussion of historical GIS as one of the stars of the digital humanities galaxy. The reasoning has been addressed, albeit with some delay and distinctly by disciplinary sectors, in a number of contributions and congresses and has seen the prevalence of a substantial acceptance of this thesis that pegs historical GIS as a component of the macro-sector of digital humanities. An alternative reading on the real convenience of maintaining a rather disciplinary distance between both is offered for the purposes of cognitive growth. It is therefore not a question of establishing primaries or hegemonies of one over the other but rather a “call to arms” (historians, geographers, urban planners, archaeologists, ecologists, etc.) by leveraging the scientific heterogeneity (interdisciplinarity), offering space for common dialogue. Thus, through the uniting of different forces that individually remain partial and marginal in the use of historical GIS will it be possible to consider real growth that can enable an effective enrichment of geographical-historical-cartographic research based on the use of GIS in face of the digital humanities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,919
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,222 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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