Humanities Data Inquiry: A Community of Practice Exploring Data Issues in the Humanities and Heritage Research
Notice bibliographique
Résumé
This poster provides a snapshot of the Humanities Data Inquiry (HDI), a new community of practice exploring data issues in Humanities and Cultural Heritage (HCH) research. The last decade has seen great advances in the development of infrastructure, tools, and principles for the collection, storage, discovery, and dissemination of research data, and investment in a robust and rapidly emerging Open and FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable) research data ecosystem. While Humanities and Cultural Heritage (HCH) researchers and projects are encouraged to engage with this evolving research data ecosystem, the fit is often poor as this ecosystem is largely built with the needs of "Big Data" Science, Technology, Engineering, and Mathematics (STEM) in mind. Where Big Data STEM typically involves large datasets produced through experiment, observation, or analysis, "Small Data" HCH research often involves deep analysis and intensive curation of relatively small data sets — particularly when it comes to datasets focused on the representation of cultural texts and objects, such as editions and exhibits. Outlining the basic problems associated with data in HCH and Open Science infrastructure frameworks, this poster describes in overview how HDI is creating a space for community engagement and input through thoughtful, bidirectional communication among grass-roots researchers and between grass-roots researchers and the organizations responsible for creating and supporting the Open and FAIR ecosystem. Finally, the poster presents areas of future development and pathways for future involvement in the community of practice as well as the program’s expected outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,325 | 0,233 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,050 | 0,119 |
| Communication savante | 0,067 | 0,069 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,097 |
| Intégrité de la recherche | 0,029 | 0,051 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».