Bibliographic record
Abstract
Ziel dieses Aufsatzes ist es, ein Grundverständnis von digitalen Methoden und ihrer Anwendung zu vermitteln, insbesondere im Hinblick auf die Nutzung von Software bei dieser Art der Forschung. Dazu wird in einem ersten Schritt argumentiert, warum es bei einer Forschung mittels digitaler Methoden nicht darum geht, Webdaten im Vergleich mit der sozialen Welt jenseits des Webs zu „überprüfen“. Vielmehr geht es darum, das Web in seiner eigenen Spezifik für die Forschung nutzbar zu machen. Entsprechend setzen digitale Methoden bei „nativ“, d. h. originär digitalen Daten an und unterscheiden sich so von anderen Methoden des Computational Turn in den Sozial- und Geisteswissenschaften. Dies konkretisiert sich in der Forschungspraxis der digitalen Methoden, die anhand der Nutzung des Internet Archive, der Google Websuche, von Wikipedia, Facebook, Twitter und YouTube sowie plattformübergreifenden Studien veranschaulicht wird. Solche Beispiele machen deutlich, dass es bei digitalen Methoden um eine spezifische „Wiederverwendung“ von Online-Daten geht, ähnlich wie bei anderen non-responsiven Methoden.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.016 | 0.038 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.023 |
| Open science | 0.005 | 0.013 |
| Research integrity | 0.007 | 0.012 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.009 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".