論文の概要: Digital Humanities in the TIME-US Project: Richness and Contribution of Interdisciplinary Methods for Labour History

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14222v1
• Date: Fri, 18 Oct 2024 07:13:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:26:14.685312
• Title: Digital Humanities in the TIME-US Project: Richness and Contribution of Interdisciplinary Methods for Labour History
• Title（参考訳）: TIME-USプロジェクトにおけるデジタル人間性:労働史における学際的手法の豊かさと貢献
• Authors: Marie Puren,
• Abstract要約: TIME-USプロジェクトは、大きな技術進歩によって引き起こされた変革を反映している。 研究期間中にフランスで女性によって行われた職業活動の痕跡を含む様々な資料を動員した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: In 2015, the Annales journal, traditionally open to interdisciplinary approaches in history, referred to 'the current historiographical moment [as] call [ing] for an experimentation of approaches'. 1 Although this observation did not exclusively refer to the new possibilities offered by the technological advancements of the time -particularly in the field of artificial intelligence 2 -it was nonetheless motivated by these rapid and numerous changes, which also affect the historiographical landscape. A year earlier, St\'ephane Lamass\'e and Philippe Rygiel spoke of the 'new frontiers of the historian', frontiers opened a few years earlier by the realisation of the unprecedented impact of new technologies on historical practices, leading to a 'mutation des conditions de production et de diffusion des connaissances historiques, voire de la nature de celles-ci' ('transformation of the conditions of production and dissemination of historical knowledge, and even the nature of this knowledge'). 3 It was in this fertile ground, conducive to the cross-fertilisation of approaches, that the TIME-US project was born in 2016. TIME-US is directly the result of this awareness and reflects the transformations induced by major technological advancements, disrupting not only our daily practices but also our historical practices. 1 Annales 2015, 216. 2 For example, convolutional neural networks, which have revolutionised the field of artificial intelligence, began to gain popularity just before the 2010s. 3 Translated by the author. Lamass\'e and Rygiel 2014. To quantify women's work in the past, labour historians cannot rely on the classic sources of their discipline, which allow to produce large statistical data series, systematically treatable in the form of databases. What to do when such data are not available? Should the task simply be abandoned? As Maria {\AA}gren points out, the invisibility of women's participation in the labour market does not mean non-existence 8 ; there must therefore be traces of it. To quantify women's economic activity, Sara Horrell and Jane Humphries, for example, turned to household budgets from 59 different sources (from Parliamentary Papers to autobiographical texts), which had never before been systematically used to identify women's work patterns and their contribution to family income. 9 In her study A Bitter Living: Women, Markets, and Social Capital in Early Modern Germany published in 2003, Sheilagh Ogilvie used information contained in court records to identify activities carried out by women and the time spent on these activities. Court records were not intended to record such information; yet, in their testimonies, witnesses often described in detail the activities they were engaged in while a crime was unfolding before their eyes. Sheilagh Ogilvie thus identified nearly 3000 such observations. 10 These works have opened two main avenues for the TIME-US project. First, making already digitised sources accessible in homogeneous corpora. 11 Following the example of previous research, TIME-US mobilised varied sources containing traces of professional activities carried out by women in France during the period studied: these include both printed (posters and petitions, working-class newspapers, and contemporary surveys on workers) and handwritten sources (labour court decisions, police reports, company archives, personal archives, surveys, petitions). 12 One of the project's objectives was to gather and 8 {\AA}gren 2018a, 144. 9 Horrell and Humphries 1995.
• Abstract（参考訳）: 2015年、歴史学における学際的アプローチに伝統的に開放された『アナレス』誌は、「アプローチの実験のための現在の歴史モーメントとして」言及した。 1 この観察は、当時の技術進歩、特に人工知能の分野における新しい可能性についてのみ言及したものではなかったが、これらの急速かつ多数の変化によって動機づけられ、歴史学的景観にも影響を及ぼした。 1年前、St\'ephane Lamass\'eとPhilippe Rygielは「歴史学の新たなフロンティア」について語ったが、フロンティアは数年前に、新しい技術が歴史的実践に前例のない影響を与えたことの実現によって開かれ、「歴史学、歴史学、さらにはこの知識の性質の変容」へと繋がった。 3 TIME-USプロジェクトは2016年に誕生した。 TIME-USは、この認識の直接の結果であり、我々の日々のプラクティスだけでなく、歴史的プラクティスも破壊する、主要な技術進歩によって引き起こされる変革を反映している。 2015年1月1日、216頁。 例えば、人工知能の分野に革命をもたらした畳み込みニューラルネットワークは、2010年代以前に人気を博した。 3 著者による翻訳。 2014年、RygielとLygiel。 過去の女性の業績を定量化するために、労働史家は、データベースの形で体系的に扱うことのできる大規模な統計データシリーズを作成できる、彼らの規律の古典的な情報源に頼ることはできない。 このようなデータが入手できない場合、どうすればよいのか? タスクは単に放棄されるべきなのか? Maria {\AA}gren が指摘するように、労働市場への女性の参加の不可視性は、存在しない8を意味するものではない。 例えば、女性の経済活動の定量化のために、サラ・ホレルとジェーン・ハンフリーズは59の異なる資料(議会論文から自伝的テキストまで)から家計予算に転換した。 2003年に発表された『A Bitter Living: Women, Markets, and Social Capital』の中で、シーラッヒ・オギルヴィは、裁判所の記録に記載された情報を用いて、女性が行う活動とこれらの活動に費やした時間を特定した。 裁判所の記録はそのような情報を記録することを意図したものではなかったが、証人は証言の中で、犯罪が目の前で展開されている間、彼らが関わった活動について詳細に記述することが多い。 シーラッヒ・オギルヴィは3000近い観測を行った。 10 これらの工事は、TIME-USプロジェクトのための2つの主要な道を開いた。 まず、既にデジタル化されたソースを均質なコーパスでアクセスできるようにする。 11 前回の調査の後、TIME-USは、調査期間中にフランスで女性が行う職業活動の痕跡を含む様々な資料(ポスター、請願書、労働者階級新聞、労働者に関する現代調査)と手書き資料(裁判決定、警察報告、会社アーカイブ、個人アーカイブ、調査、請願書)を動員した。 12 プロジェクトの目的は8.AA}gren 2018a, 144。 1995年、ハンフリーズ9位。

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