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Enregistrement W4386519644 · doi:10.1515/9781772120585

Cultural Mapping and the Digital Sphere

2015· book· en· W4386519644 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Press eBooks · 2015
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Industries and Urban Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer graphics (images)GeographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

“Notwithstanding their differing approaches—digital, archival, historical, iterative, critical, creative, reflective—the essays gathered here articulate new ways of seeing, investigating, and apprehending literature and culture.” – From the Preface This collection of essays enriches digital humanities research by examining various Canadian cultural works and the advances in technologies that facilitate these interdisciplinary collaborations. Fourteen essays—eleven in English and three in French—survey the helix of place and space. Contributors to Part I chart new archival and storytelling methodologies, while those in Part II venture forth to explore specific cultural and literary texts. Cultural Mapping and the Digital Sphere will serve as an indispensable road map for researchers and those interested in the digital humanities, women’s writing, and Canadian culture and literature. Foreword by Susan Brown and Mary-Jo Romaniuk. Contributors: Jeffery Antoniuk, Susan Brown, Constance Crompton, Ravit H. David, Patricia Demers, Shawn DeSouza-Coelho, Cecily Devereux, Teresa M. Dobson, Sandra Gabriele, Isobel Grundy, Andrea Hasenbank, Paul Hjartarson, Kathleen Kellett, Sasha Kovacs, Vanessa Lent, Margaret Mackey, Breanna Mroczek, Bethany Nowviskie, Ruth Panofsky, Mariana Paredes-Olea, Harvey Quamen, Jennifer Roberts-Smith, Omar Rodriguez-Arenas, Mary-Jo Romaniuk, Stan Ruecker, Lori Saint-Martin, Michelle Schwartz, Stéfan Sinclair, Mireille Mai Truong, Stéphanie Walsh Matthews, Heather Zwicker.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,401
Score d'incertitude au seuil0,797

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0160,047
Communication savante0,0170,007
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,175 · 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
GenreAutre

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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