Put Yourself on the Map! The DH Course Registry Story & its Actors
Notice bibliographique
Résumé
Since the turn of the millennium, the digital humanities (DH) have gained more and more momentum, and digital methods, specialised software, new research standards and methodological approaches emerged. Hence, the need for new skill sets and alternative pedagogies arose, which led to an increased offer of digital humanities courses, training events, programmes and degrees with different focus areas. “This expansion [...] has also made it increasingly difficult to maintain an overview, or to feel confident as a potential student of DH that one has found the optimal programme for one’s needs.” Consequently, the DH Course Registry was developed as a central hub to collect information on DH courses to increase the visibility of DH training activities. In collaboration with a visual storyteller and creative technologist, we want to create a poster that will focus on the actors, who tell the story of the DH Course Registry: the users, the database and the API. Additionally, we aim to showcase recent developments via a live demo. 1. The user story The DHCR users can be classified into: (a) Internal users, e.g. the lecturers who feed the registry with course data, the National Moderators who monitor and curate the course entries in their country, and the (user) administrators who maintain the development of the registry; and (b) external users, e.g. students, programme administrators or policymakers, who can make use of the registry for different purposes. 2. The database & API story The registry offers access to a Digital Humanities course database: Users can browse the platform and use filters (e.g. country, city, language, ECTS credits, degrees, TaDiRAH, etc.) to narrow down their search results. The API enables access to the (meta)data collected (see fig. 1): interested entities can undertake diachronic research and develop various web applications to tell the DH Course Registry data’s story, see the ACDH-CH Hackathon as an example. Depending on the point of view and the researchers’ interest, various other research scenarios and questions can be elaborated. 3. Challenges in the narrative The initiative is a nutrient medium inspiring its actors to embrace shared values when reaching out to other digital humanists, but it bears some limitations. If a country is not monitored by a national moderator and there are no contributors feeding data into the registry, there is no DH data story to tell. Hence, the four pillars of dissemination (website, notification, social media, events) play an important role in keeping existing users engaged and attracting new ones. Consequently, the platform could never tell the story of the establishment of DH-training activities as a stand-alone resource, it is amplified in a reciprocal process, enhanced by its users curating the platform. The more users are attracted, the more data can be collected, and the more stories can be told.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,012 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,137 | 0,008 |
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; les deux têtes enseignantes 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 ».