Towards Acknowledgement and Accreditation of Digital Labour in Digital Humanities: A Case Study from Emerging Indian Digital Humanities Projects
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
Digital labour (DL) in the context of digital humanities (DH) broadly comprises the process of data collection, curation, analysis, and visualization, leading to the creation of a final project. DL, when analyzed from an Indian DH perspective, consists of humanities scholars acquiring additional technical knowledge required for the research, finding suitable resources (technical and otherwise), infrastructures, and collaborating with other disciplines, etc. This DL, together with manual labour (ML) of writing about outcomes (Anderson et al. 2016), is complicated and time-consuming for DH scholars. Yet DL gets recognized due to the nascent state of DH in the subcontinent. Despite the evident DL involved in the creation and successful proliferation of DH projects, it is seldom addressed in academic scholarship (Anderson et al. 2016) and even more rarely in Indian DH academia. The lack of proper infrastructure (Anderson et al. 2016) and deficiency in technical knowledge (Thangavel and Menon 2020) have resulted in a greater DL among the DH practitioners in India when compared to their peers elsewhere, yet it has gone unrecognized, given the lack of literature and research on DL in Indian DH. The existing resistance in humanities towards accommodating the new approaches of DH (Greetham 2012) has made DL manifold. In an effort to recognize DL in DH, this paper attempts a definition of DL in DH, especially in the Indian context, followed by a broad classification of digital labourers (DLers) in DH in India. The paper utilizes a case study of selected DH projects in India to understand the gaps in recognizing the DLers and DL in Indian DH projects, especially the DL of students and researchers. The findings from the case study further lead to the proposal of a possible framework to address the emergence and evolving nature of DL in DH, as well as to compensate for the same appropriately.   Le travail numérique (TN) dans le contexte des humanités numériques (HN) comprend largement le processus de collecte, de conservation, d'analyse et de visualisation des données, menant à la création d'un projet final. Lorsqu'il est analysé du point de vue des HN indiennes, le travail numérique consiste pour les chercheurs en sciences humaines à acquérir des connaissances techniques supplémentaires nécessaires à la recherche, à trouver des ressources appropriées (techniques et autres), des infrastructures et à collaborer avec d'autres disciplines, etc. Ce TN, ainsi que le travail manuel (TM) de rédaction des résultats (Anderson et al. 2016), est compliqué et prend du temps pour les chercheurs en HN. Pourtant, le TN est reconnu en raison de l'état naissant des HN dans le sous-continent. Malgré l'implication évidente du TN dans la création et la prolifération réussie des projets d'humanités numériques, il est rarement abordé dans les travaux universitaires (Anderson et al. 2016) et encore plus rarement dans les universités indiennes spécialisées dans les HN. Le manque d'infrastructures appropriées (Anderson et al. 2016) et les lacunes en matière de connaissances techniques (Thangavel et Menon 2020) ont entraîné une plus grande TN parmi les praticiens des HN en Inde par rapport à leurs pairs ailleurs, mais cela n'a pas été reconnu, étant donné le manque de littérature et de recherche sur le TN dans le domaine des HN en Inde. La résistance existante dans les sciences humaines à l'égard de l'adaptation aux nouvelles approches de HN (Greetham 2012) a multiplié les TN. Dans un effort pour reconnaître les TN au sein des HN, cet article tente de définir les TN pour les HN, en particulier dans le contexte indien, suivi d'une classification générale des travailleurs numériques (en anglais "digital labourers") dans les HN en Inde. L'article utilise une étude de cas de projets HN sélectionnés en Inde pour comprendre les lacunes dans la reconnaissance des travailleurs numériques et des TN dans les projets HN indiens, en particulier les TN des étudiants et des chercheurs. Les résultats de l'étude de cas conduisent en outre à la proposition d'un cadre possible pour aborder l'émergence et la nature évolutive des TN dans HN, ainsi que pour compenser ces mêmes TN de manière appropriée.  
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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