Long Literary Covid: Archive of the Digital Present (ADP) and Reflections on the Meaning of Data About Pandemic Literary Events
Notice bibliographique
Résumé
How did the COVID-19 pandemic and its accompanying social restrictions and lockdowns impact literary activities and events across Canada? Out of this question developed the research project called “Archive of the Digital Present for Online Literary Performance in Canada (COVID-19 Pandemic Period),” or ADP for short—which entailed collecting data (information and audio-visual documentation) about pandemic literary events, and developing a searchable database designed to be used for reflection, study, and analysis of this unique period of literary history as it unfolded, largely on social media and virtual telecommunications platforms. This article focuses on the important and complex task of collecting data about pandemic literary events in Canada. We describe the processes of data collection and presentation and reflect on some of the possible meanings of data that arose through the process of attempting to structure information about ephemeral events gleaned through public digital platforms. As we describe the process of collecting, structuring, and curating data about pandemic literary events, we consider the import of affect and emotion in a disembodied, digital historical era, and what it means when events of literary expression and human encounter are born and continue to exist as digital data. We argue that data becomes an important locus of affective structures and textures of the pandemic by identifying some of the key generic forms that emerged through the affordances of online pandemic event platforms, and by theorizing some of the qualities of pandemic temporality and how they trouble attempts to conceptualize this period in literary historical terms. Quel a été l'impact de la pandémie de COVID-19 et des restrictions sociaux et verrouillages qui l'ont accompagnée sur les activités et événements littéraires à travers le Canada ? C'est à partir de cette question qu'est né le projet de recherche intitulé « Archive of the Digital Present for Online Literary Performance in Canada (COVID-19 Pandemic Period) », ou ADP en abrégé, qui consistait à collecter des données (informations et documentation audiovisuelle) sur les événements littéraires pandémiques et à développer une base de données consultable conçue pour être utilisée à des fins de réflexion, d'étude et d'analyse de cette période unique de l'histoire littéraire telle qu'elle s'est déroulée, en grande partie sur les médias sociaux et les plateformes de télécommunications virtuelles. Cet article se concentre sur la tâche importante et complexe de la collecte de données sur les événements littéraires pandémiques au Canada. Nous décrivons les processus de collecte et de présentation des données et réfléchissons à certaines des significations possibles des données qui sont apparues au cours du processus de structuration des informations sur les événements éphémères glanés sur les plateformes numériques publiques. En décrivant le processus de collecte, de structuration et de conservation des données sur les événements littéraires pandémiques, nous examinons l'importance de l'affect et de l'émotion dans une ère historique numérique désincarnée, et ce que cela signifie lorsque des événements d'expression littéraire et de rencontre humaine naissent et continuent d'exister en tant que données numériques. Nous soutenons que les données deviennent un lieu important de structures affectives et de textures de la pandémie en identifiant certaines des formes génériques clés qui ont émergé grâce aux possibilités des plateformes d'événements pandémiques en ligne, et en théorisant certaines des qualités de la temporalité pandémique et la façon dont elles troublent les tentatives de conceptualisation de cette période en termes d'histoire littéraire.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».