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Record W2805247950 · doi:10.4000/bssg.222

Présentation de six bases de données portant sur les arts et la culture

2018· article· fr· W2805247950 on OpenAlexaboutno aff
Claire Ducournau, Anthony Glinoer

Bibliographic record

VenueBiens Symboliques / Symbolic Goods · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldComputer Science
TopicCultural Insights and Digital Impacts
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsArtPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Pour compléter le dossier en l’ouvrant à d’autres domaines que la littérature, on trouvera ici des présentations brèves de six bases de données conçues dans le cadre de recherches historiques ou sociologiques portant sur les arts et la culture, à partir de réponses à six questions. Ces questions portaient sur la naissance du projet de base de données, la délimitation du corpus, l’ancrage disciplinaire et/ou théorique du projet, les logiciels utilisés, les résultats scientifiques auxquels ces démarches ont permis d’aboutir, ainsi que sur l’accessibilité des bases ainsi constituées. Le caractère pionnier, la rigueur et l’ampleur des projets de recherche qui leur ont donné naissance ont guidé la sélection des bases présentées : la base de données sur les écrivains, les œuvres et les revues littéraires francophones belges du Collectif interuniversitaire d’étude du littéraire (CIEL) ; la base de données ayant servi à l’édition de la correspondance de Pierre Bayle ; la base de données Chronopéra ; la base Manart, consacrée aux manifestes artistiques et littéraires au xxe siècle ; les bases de données en histoire du livre et de l’édition montées par le Groupe de recherches et d’études sur le livre au Québec (GRÉLQ) ; ainsi que le projet ARTL@S, comprenant notamment une base de catalogues d’expositions.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.726
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.003
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.171
GPT teacher head0.358
Teacher spread0.187 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2018
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