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Enregistrement W4393971188 · doi:10.7202/1108083ar

Tacit Narratives in the Manuscript Collections of Matthew Parker and Robert Cotton

2023· article· en· W4393971188 sur OpenAlexvenueno aff
Heather MacNeil

Notice bibliographique

RevueArchivaria · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCultural History and Identity Formation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeTacit knowledgeHistoryArtArt historyLiteraturePhilosophyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past two decades, the history of early modern archives has been a topic of considerable interest among historians, and their research has drawn attention to the complex motives and commitments that inspired individuals, communities, and institutions to create, collect, preserve, and use archives in the early modern period. Their research also offers insights into what Eric Ketelaar has called the “tacit narratives of power and knowledge” woven into the formation, preservation, and use of archives and opens up new avenues for exploring the social history of archives. The English Protestant Reformation has provided the backdrop for some of this work, highlighting the ways in which post-Reformation libraries functioned as “polemical weapons” in political and religious struggles to control the historical narrative about the roots of the Reformation. The libraries built by the antiquarian collectors Matthew Parker and Robert Cotton in the 16th and 17th centuries furnish useful examples of the kinds of tacit narratives embedded in the selection, preservation, and use of post-Reformation manuscript collections. This article draws on the research undertaken by early modern historians into the collecting and compiling practices underpinning the formation and use of the Parker and Cotton manuscript collections to demonstrate how their work is helping to illuminate the tacit narratives embedded in early modern archives as well as broadening and deepening the social history of archives.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0270,031
Communication savante0,0140,009
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2023
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