Women to the Forefront: A Case for Digital Medieval Prosopography
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
Despite the growing number of medievalist projects, it is difficult to identify the ones that use Iberian chronicles to study people from the gender perspective in a digital setting. To bridge this gap, a prosopographical database of all women mentioned in the Crónica de Castilla (ca. 1300) has been produced. This article documents its development from the initial interests to the practical considerations of its published online version. On the one hand, carefully chosen examples illustrate various issues of the systematic approach, therefore firmly reminding us that the generated data sets are neither simply extracted nor neutral. On the other hand, the included visualizations and the preliminary observations help uncover new and engaging avenues for examining the women in the Crónica de Castilla and, by extension, in other historical narratives. Malgré le nombre croissant de projets médiévaux, il est difficile d’identifier ceux qui utilisent les chroniques ibériques pour étudier les individus sous l’angle du genre dans un cadre numérique. Pour combler cette lacune, une base de données prosopographique de toutes les femmes mentionnées dans la Crónica de Castilla (vers 1300) a été créée. Cet article documente son développement, depuis les intérêts initiaux jusqu’aux considérations pratiques la version qui a été publiée. D’une part, des exemples soigneusement choisis illustrent divers enjeux de l’approche systématique, rappelant ainsi fermement que les ensembles de données générés ne sont ni simplement extraits ni neutres. D’autre part, les visualisations incluses et les observations préliminaires permettent de découvrir de nouvelles pistes stimulantes pour examiner les femmes dans la Crónica de Castilla et, par extension, dans d’autres récits historiques.
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.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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