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Enregistrement W4393691676 · doi:10.5281/zenodo.4662433

French Novel Corpus (ELTeC-fra): April 2021 release

2021· dataset· en· W4393691676 sur OpenAlexaboutno aff
Christof Schöch, Lou Burnard

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2021
Typedataset
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTranslation Studies and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This is the French novel corpus for the ELTeC, the European Literary Text Collection, produced by the COST Action Distant Reading for European Literary History (CA16204, https://distant-reading.net). The current version is v1.0.1. An overview over the authors and works represented in the collection can be gained here: https://distantreading.github.io/ELTeC/fra/index.html. Contributors Collection editors: Christof Schöch and Lou Burnard Contributors: Pia Geißel, Rezearta Murati, Evegnia Fileva Sources: Bibliothèque nationale de France (Gallica), Ebooks libres et gratuits / Bibliothèque électronique du Québec, CLiGS textbox, Wikisource, Bibebook.com, Atramenta, OBVIL, Project Gutenberg. Licence All texts included in this collection are in the public domain. No claim to copyright or similar protections is made for the composition of the corpus, the collection and presentation of the metadata, or the transcription and encoding of the texts. Citation suggestion If you use this corpus in your research or teaching, please follow good scholarly practice and use the following citation suggestion to acknowledge your source: French Novel Corpus (ELTeC-fra), edited by Christof Schöch and Lou Burnard. Version v1.0.1, April 2021. In: European Literary Text Collection (ELTeC). COST Action Distant Reading for European Literary History. DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.4662433 Release v1.0.1 Release v1.0.1 brings minor improvements to corpus metadata (and data on translations).

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)0,010
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil0,791

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2360,213

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,191 · 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
GenreJeu de données

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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