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
This paper discusses approaches to digital editing, focusing on two projects, ReScript and Early English Laws (http://www.earlyenglishlaws.ac.uk). It also touches on some of the other tools available to editors, for example those offered as part of TextGrid. ReScript, a project of the Institute of Historical Research, aims to develop a prototype editing facility, which will support collaboration within established editorial teams as well as a crowdsourced approach to producing editions. It is currently being trialled with texts at a range of stages of production, from ‘completed’ 19th-century editions which will benefit from correction and annotation to completely new works. Early English Laws aims to publish online new editions and translations of all English legal codes, edicts and treatises produced up to and including Magna Carta in 1215. A bespoke editing facility has been developed by the Department of Digital Humanities at King’s College London which, like ReScript, will support collaborative editing, as well as export to print where appropriate. The latter project is particularly complex as it has to accommodate a variety of languages and editorial approaches (scholars working on early English texts, for example, have very different requirements from those working with Latin documents). The tools developed by both of these projects will be made available in due course for use and adaptation by and for other projects. The paper was given at the 'Envisioning REED in the digital age' workshop organised by the Records of Early English Drama project, University of Toronto, 4-5 April 2011.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,021 |
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