Notice bibliographique
Résumé
One of the main characteristics of work in the Digital Humanities is collaboration: between individual scholars with complementary expertise, across disciplines, and languages, countries, and continents. Many digital humanists have found that academic cultures can differ widely because cultural factors often weigh on the scope and vision of individuals. For this reason, diversity is at the forefront of the Digital Humanities. This workshop aims to make the participants acquainted with different understandings of diversity in different parts of the globe while considering how more diverse teams contribute to the development of our work. The workshop is directed at anyone with an interest in understanding diversity in digital humanities and creating a welcoming and inclusive DH environment. Conference organizers, leaders in the field, and those who often form part of hiring committees are invited to participate. Everyone is welcome to attend, but we particularly encourage the participation of people who are in privileged positions in academia, GLAM, or similar environments. The workshop will combine presentations, individual work, and roundtables tackling issues such as: · The importance of diversity · Implicit bias · Cultural cloning · Intersectionality · Civil courage · Strategies for becoming more inclusive · Effective collaboration across cultures The workshop will cover gender, ethnic, and linguistic diversity, as well as topics such as ableism, cultural diversity, class, and other matters. The important notion of intercultural communication will also be addressed. During these conversations and exercises, we will have a particular focus on the digital humanities as a working environment, but many of the strategies might be transposed to other areas or to the projects that we develop as digital humanists.
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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 | 0,014 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,105 | 0,020 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».