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Enregistrement W7028108990

Digital Humanities Workshops : Lessons Learned

2023· book· en· W7028108990 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueBiblioBoard Library Catalog (Open Research Library) · 2023
Typebook
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDigital Humanities and Scholarship
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanada Research ChairsSt. Francis Xavier UniversityUniversity of CanterburyTulane UniversityHarvard UniversityAmerican Society for Engineering Education
Mots-clésDigital humanitiesAppealVariety (cybernetics)Relation (database)Digital cultureFocus (optics)The Internet
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p><em>Digital Humanities Workshops</em> is the first volume to focus explicitly on the most common and accessible kind of training in digital humanities (DH): workshops.</p><p>Drawing together the experiences and expertise of dozens of scholars and practitioners from a variety of disciplines and geographical contexts, the chapters in this collection examine the development, deployment, and assessment of a workshop or workshop series. In the first section, "Where?", the authors seek to situate digital humanities workshops within local, regional, and national contexts. The second section, "Who?", guides readers through questions of audience in relation to digital humanities workshops. In the third and final section, "How?", authors explore the mechanics of such workshops. Taken together, the chapters in this volume answer the important question: why are digital humanities workshops so important and what is their present and future role?</p><p>Digital Humanities Workshops examines a range of digital humanities workshops and highlights audiences, resources, and impact. This volume will appeal to academics, researchers and postgraduate students, as well as professionals working in the DH field. </p>

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie, Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,200
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0120,002
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0980,058
Science ouverte0,0100,013
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0550,022

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 Opus0,313
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,043 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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