Designing an Integrated Bookmark / History System for Web Browsing
Notice bibliographique
Résumé
Current commercial web browsers such as Netscape Navigator and Microsoft Internet Explorer attempt to make it easier for users to return to previously visited web pages. They offer several important facilities for doing this, with the major ones being the Back button, the history list, and bookmarks. In theory, these mechanisms should be heavily used, for almost 60 % of all pages a person visits are to ones that they had seen previously [Tauscher and Greenberg 1997]. Yet research indicates several problems with these mechanisms. While Back is heavily used, people have an incorrect model of how it works, which leads to surprises when just-visited pages are no longer reachable [Cockburn and Jones 96; Greenberg and Cockburn 99]. Also, the bookmark and history systems are not used very frequently [Tauscher and Greenberg 97; Abrahms, Baeker, Chignell 98]. We believe that one of the reasons for these problems is that browsers provide revisitation systems in a fragmented, un-integrated manner. Back, history and bookmarks all use dissimilar underlying models, different interfaces, and various ways of sorting and presenting groups of candidate pages. In this research, our goal is to integrate the idea of Back, history and bookmarks into a single integrated revisitation system that captures the best features while remedying their known deficiencies. We are currently developing our prototype system (see Figure) that works within Microsoft Internet
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».