Digital Literary Mapping: II. Towards an Integrated Visual–Verbal Method for the Humanities
Bibliographic record
Abstract
Cet article est le second de deux textes interdépendants qui présentent de nouvelles façons de cartographier la littérature au moyen d’outils numériques adaptés au XXIe siècle. Le premier article exposait la nécessité de dépasser la cartographie des textes littéraires en fonction des sites géographiques du monde réel et d’adopter, au moyen d’une topologie littéraire, une cartographie relationnelle de l’espace qui soit non référentielle. Cet article-ci cherche à trouver des débouchés pour les nouvelles méthodes de travail en sciences humaines numériques ; l’idée y est avancée que de nouvelles méthodes d’analyse et de nouveaux outils sont nécessaires. Il propose une méthode d’interprétation visuelle-verbale intégrée, qui allie la lecture attentive des significations et des structures spatiales au sein d’un texte à l’analyse de la série de cartes générée par ce même texte dans une structure itérative. Il défend par ailleurs la valeur des couches de la cartographie et de la cartographie comparative d’un même lieu de manière référentielle et non référentielle. Les œuvres littéraires choisies pour illustrer la méthode sont le Frankenstein de Mary Shelley et Through the Looking-Glass and What Alice Found There ( De l’autre côté du miroir) de Lewis Carroll. Elles nous permettent d’explorer la validité de nos hypothèses.
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 | 0.004 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.004 |
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".