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Record W7081277572 · doi:10.5281/zenodo.16890556

Should We Chang What We Are Doing? The Limits of Screwmeneutics for Digital Philology

2025· article· fr· W7081277572 on OpenAlexaff

Bibliographic record

VenueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldComputer Science
TopicGeochemistry and Geologic Mapping
Canadian institutionsUniversity of Lethbridge
Fundersnot available
KeywordsPhilologyNousSection (typography)Context (archaeology)Constitution

Abstract

fetched live from OpenAlex

Résumé La philologie numérique s’est traditionnellement limitée à soutenir les approches textuelles conventionnelles — paléographie et codicologie numériques (voir, par exemple, Ciula 2017 ; Whearty 2023), création d’éditions numériques (voir, par exemple, Pierazzo 2015 ; Apollon, Bélisle et Régnier 2014 ; Turner 2014), collation et facilitation de l’analyse stemmatologique (voir, par exemple, Bordalejo et Vázquez 2021 ; Spencer et Howe 2004 ; Eagleton et Spencer 2006), ainsi que développement d’outils, curation et annotation de données, et constitution de corpus historiques interrogeables (voir, par exemple, Meyer 2012 ; Hilpert et Gries 2009 ; Bamman et Crane 2008). Dans tous ces cas, le numérique demeure un auxiliaire de la philologie — mais dès que la fiabilité technique fait défaut, il compromet les ambitions mêmes de la philologie expérimentale.Cette communication examine les conditions de possibilité d’une philologie numérique véritablement expérimentale, en questionnant les limites disciplinaires et les exigences techniques qu’elle implique. À partir d’une étude de cas portant sur la lemmatisation de l’anglais ancien, elle met en lumière les limites des outils actuels de traitement automatique du langage et des corpus disponibles, qui manquent de la précision et de la profondeur nécessaires à un travail philologique rigoureux. Cette étude critique à la fois le conservatisme méthodologique qui prévaut dans le domaine et l’attitude quasi-HARKing de la « screwmeneutics » ou « hermeneutics of screwing around » (Rockwell et Sinclair 2016 ; Van Zundert 2015 ; Ramsay 2014 ; Rockwell 2003), courant ludique en Humanités numériques souvent présenté comme une alternative libératrice, mais dont les implications épistémiques restent floues. Malgré les promesses des outils computationnels de transformer la pratique philologique, nous soutenons que les cadres actuels du traitement automatique du langage — tels que Stanza (Qi et al. 2020) et CLTK (Johnson et al. 2021) — ne sont pas encore adaptés à un travail sérieux sur des langues historiques de nature fragmentaire. En utilisant trois versions de Beowulf, nous testons la précision et la fiabilité des lemmatiseurs et mettons en évidence des incohérences majeures et des formes inventées, en particulier dans des langues non standardisées et à faibles ressources comme l’anglais ancien. Nos résultats révèlent non seulement des limites techniques, mais aussi des problèmes structurels : modèles non documentés, infrastructures fragmentées, et absence de chaînes de validation scientifique.Nous soutenons que la « screwmeneutique » est une méthode qui ressemble au HARKing : elle procède par exploration, en attribuant rétrospectivement de la signification. Elle n’est pas une approche frivole, mais exige des outils fiables. Sans une fiabilité de base, la philologie expérimentale devient incohérente. En nous appuyant sur le diagnostic de Dombrowski sur les projets numériques (2014), le modèle BLARK de Krauwer (1998) et les « scholarly primitives » d’Unsworth (2000), nous esquissons le besoin de ressources minimales et partageables — une base pour des chaînes d’outils durables en TAL historique. Nous affirmons que la philologie numérique, si elle veut aller au-delà des éditions numérisées et devenir véritablement computationnelle, doit adopter un modèle de développement plus responsable et collaboratif, inspiré des meilleures pratiques de l’open source. En fin de compte, nous soutenons que l’avenir de la philologie numérique dépend moins de nouveaux outils que d’une meilleure infrastructure, d’une transparence accrue, d’une validation rigoureuse, et de workflows minimalistes sur le plan formel mais solides sur le plan fonctionnel. Réferences Apollon, Daniel, Claire Bélisle et Philippe Régnier, dirs. Digital Critical Editions. Urbana, Chicago et Springfield : University of Illinois Press, 2014. Bamman, David, et Gregory Crane. « Building a Dynamic Lexicon from a Digital Library ». Proceedings of the 8th ACM/IEEE-CS Joint Conference on Digital Libraries, 11–20. Pittsburgh, PA : ACM, 2008. https://doi.org/10.1145/1378889.1378892. Bordalejo, Barbara, et Adam Alberto Vázquez. « You’re Collating Just Fine and Other Lies You’ve Been Telling Yourself ». Digital Medievalist 14, no. 2 (2021). https://doi.org/10.16995/dm.8066. Crane, Gregory, David Bamman et Alison Babeu. « ePhilology: When the Books Talk to Their Readers ». Dans A Companion to Digital Literary Studies, dirigé par Ray Siemens et Susan Schreibman, 29–64. New York et Londres : Blackwell Publishing, 2007. Dombrowski, Quinn. « What Ever Happened to Project Bamboo? » Literary and Linguistic Computing 29, no. 3 (2014) : 326–339. https://doi.org/10.1093/llc/fqu026. Eagleton, Catherine, et Matthew Spencer. « Copying and Conflation in Geoffrey Chaucer’s Treatise on the Astrolabe: A Stemmatic Analysis Using Phylogenetic Software ». Studies in History and Philosophy of Science Part A 37, no. 2 (2006) : 237–268. https://doi.org/10.1016/j.shpsa.2005.08.020. Gries, Stefan Th., et Martin Hilpert. « Assessing Frequency Changes in Multistage Diachronic Corpora: Applications for Historical Corpus Linguistics and the Study of Language Acquisition ». Literary and Linguistic Computing 24, no. 4 (2009) : 385–401. https://doi.org/10.1093/llc/fqn012. Krauwer, Steven. « ELSNET and ELRA: Common Past, Common Future ». ELRA Newsletter 3, no. 2 (1998). http://www.elsnet.org/dox/blark.html. Johnson, Kyle P., Patrick J. Burns, John Stewart, Todd Cook, Clément Besnier et William J. B. Mattingly. « The Classical Language Toolkit: An NLP Framework for Pre-Modern Languages ». Proceedings of the 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 11th International Joint Conference on Natural Language Processing: System Demonstrations, 20–29. En ligne : Association for Computational Linguistics, 2021. https://doi.org/10.18653/v1/2021.acl-demo.3. Meyer, Charles F. « Textual Analysis: From Philology to Corpus Linguistics ». Dans English Corpus Linguistics: Crossing Paths, par Merja Kytö, 23–42. Amsterdam : Brill, 2012. https://doi.org/10.1163/9789401207935. Pierazzo, Elena. Digital Scholarly Editing. Theories, Models and Methods. Farnham : Ashgate, 2015. Qi, Peng, Yuhao Zhang, Yuhui Zhang, Jason Bolton et Christopher D. Manning. « Stanza: A Python Natural Language Processing Toolkit for Many Human Languages ». Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: System Demonstrations, 101–108. En ligne : Association for Computational Linguistics, 2020. https://doi.org/10.18653/v1/2020.acl-demos.14. 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Dans A New Companion to Digital Humanities, dirigé par Susan Schreibman, Ray Siemens et John Unsworth, 331–347. 1re éd. Wiley, 2015. https://doi.org/10.1002/9781118680605.ch23. Whearty, Bridget. Digital Codicology: Medieval Books and Modern Labor. Stanford (Californie) : Stanford University Press, 2023.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.010
metaresearch head score (Gemma)0.031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.024
Threshold uncertainty score0.079

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0100.031
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0060.060
Scholarly communication0.0160.022
Open science0.0010.008
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0240.003

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 head0.101
GPT teacher head0.283
Teacher spread0.182 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
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".

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Published2025
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