MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4408888496 · doi:10.16995/dscn.11108

Remediation and Spectral Bibliography: Ghost Hunting in Early Modern Books

2025· article· en· W4408888496 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueDigital Studies / Le champ numérique · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntellectual Property Law
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores the layers of remediation and hidden labour embedded in the digitization of early modern texts, focusing on how metadata traces in digital archives can both reveal and obscure the material history of books. Using a bibliographic workflow, this study examines the challenges of distinguishing between material artifacts of the original printing process and distortions introduced through digitization. Through a case study of Thomas May’s The Tragedie of Cleopatra, I analyze metadata from the English Short Title Catalogue (ESTC) and Internet Archive, alongside correspondence with archivists, to reconstruct the provenance and digitization history of the text. I thus contend that the digitization of early modern texts introduces ambiguities: digital anomalies that can obscure or distort the material history of these works, thereby challenging the reliability of digital surrogates for historical inquiry. This research highlights the stakes of providing scholars with opportunities for in-person archival study, particularly in cases where digital surrogates present anomalies that resist easy categorization. These stakes are especially high for scholars relying on digital scans to conduct research, as addressing these uncertainties requires innovation in digitization processes, and sustained investment in methodologies that bridge the gap between digital and physical archives, ensuring the reliability of digital surrogates for historical inquiry. Cet article examine les strates de remédiation et le travail invisible impliqués dans la numérisation des textes de la première modernité, en s’attachant à la manière dont les traces de métadonnées dans les archives numériques peuvent à la fois révéler et masquer l’histoire matérielle des livres. En mobilisant un protocole bibliographique, cette étude analyse les difficultés à distinguer les artefacts matériels issus du processus d’impression d’origine des altérations induites par la numérisation. À travers une étude de cas portant sur The Tragedie of Cleopatra de Thomas May, j’analyse les métadonnées issues du English Short Title Catalogue (ESTC) et de l’Internet Archive, ainsi que des échanges avec des archivistes, pour reconstruire la provenance et l’histoire de la numérisation du texte. Je soutiens ainsi que la numérisation des textes anciens introduit des ambiguïtés : des anomalies numériques susceptibles d’obscurcir ou de déformer l’histoire matérielle de ces œuvres, remettant en cause la fiabilité des substituts numériques dans la recherche historique. Cette recherche souligne l’importance de garantir aux chercheurs un accès physique aux archives, en particulier lorsque les substituts numériques présentent des anomalies difficiles à classer. Ces enjeux sont d’autant plus cruciaux pour les chercheurs dépendant des scans numériques, car surmonter ces incertitudes exige à la fois des innovations dans les processus de numérisation et un investissement durable dans des méthodologies capables de relier archives physiques et numériques, afin d’assurer la fiabilité des substituts numériques dans la recherche historique.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil0,958

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,260 · 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 tête enseignante, 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDigital Studies / Le champ numériqueMême sujetIntellectual Property LawTravaux en français237 207