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Enregistrement W7118972660 · doi:10.7256/2585-7797.2025.4.77311

The section "Historical Information Science" at the "Lomonosov" conference: observations over a quarter of a century

2025· article· en· W7118972660 sur OpenAlexaboutno aff
Andrey Urievich Volodin

Notice bibliographique

RevueИсторическая информатика · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLibrary Science and Information
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigitizationContext (archaeology)Section (typography)Thematic mapField (mathematics)Quarter (Canadian coin)Comparative historical researchBig dataThematic analysisHistorical method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article analyzes the evolution of the topics presented at the "Historical Information Science" section of the international conference for young scientists "Lomonosov" from 2001 to 2025. The study covers 312 reports presented over 25 years and examines the growth dynamics of the section, thematic and methodological shifts, the institutional structure of participants, technological transformations in research practices, and changes in scientific priorities in the field of historical information science. Special attention is paid to the transition from classical quantitative methods and databases to technologies for three-dimensional modeling, big data analysis, and artificial intelligence, reflecting the digitization of historical knowledge. Using the topics of the reports as an example, the transformation of research themes is traced: from the analysis of land surveyors' books and statistics on workers' complaints to virtual reconstruction of architectural objects and the use of chatbots for working with archives. The work employs a combination of quantitative and qualitative analysis methods: statistical processing of report metadata, analysis of abstracts, visualization of thematic dynamics, as well as the historical and scientific reconstruction of the development of historical information science in the works of young scientists. The analysis of one of the leading Russian platforms in historical information science has revealed not only general trends in the development of historical knowledge in the context of the "digital turn" but also the specifics of the Russian research tradition. The article establishes that the leading role in the development of the field is played by Lomonosov Moscow State University, which acts as a methodological center around which regional scientific schools are formed. An evolution has been identified from instrumental use of computer methods to the establishment of an independent research paradigm. Historical information science in the papers of young scientists is presented as a cumulative development of technologies and an increase in interdisciplinarity. It should also be noted the growing role of young researchers mastering AI and machine learning technologies. The results obtained may have practical significance for the formation of educational programs in the field of historical information science. The study shows that the "Historical Information Science" section serves as a crystallization point for the issues of the scientific community of young scientists, adapting global methodologies to address the challenges of domestic historical research.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0080,017
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0110,006
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,205 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
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