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Enregistrement W1765392320 · doi:10.21083/partnership.v7i1.1863

Méthodes et défis du repérage d’images sur le Web : Jean et John cherchent-ils de la même manière ?

2012· article· fr· W1765392320 sur OpenAlexaffvenue
Élaine Ménard

Notice bibliographique

RevuePartnership The Canadian Journal of Library and Information Practice and Research · 2012
Typearticle
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueImage Retrieval and Classification Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nous faisons ici le point sur les principales méthodes employées pour le repérage d’images numériques que l’on trouve dans la majorité des sites et pages Web. Les méthodes d’indexation manuelles et automatiques facilitant le repérage d’images sont également décrites. Nous nous attardons plus particulièrement sur les problèmes rencontrés par les chercheurs d’images lors du repérage en contexte multilingue, c’est-à-dire lorsque la langue de la requête diffère de la langue d’indexation. Le principal objectif de cette étude était d’identifier les similarités et les différences dans la manière de formuler les requêtes de quatre groupes de participants de langue maternelle différente au moment du repérage d’images sur le Web. Nous avons demandé à quatre groupes de dix participants de quatre communautés linguistiques différentes (française, anglaise, russe et chinoise) de préciser quelles catégories de termes ils utilisent en général dans leurs requêtes lors de la recherche d’images sur le Web. Les résultats de notre étude sur les comportements de recherche des chercheurs d’images de quatre communautés linguistiques différentes ont révélé des différences significatives dans la manière de chercher (nombre de requêtes utilisées, longueur des requêtes, attributs conceptuels et terminologiques contenus dans les requêtes). Ces différences doivent être prises en considération au moment de l’élaboration des fonctionnalités de recherche proposées par les moteurs permettant la recherche d’images. En outre, la manière de chercher des images varie en fonction de la langue maternelle du chercheur d’images. Le défi de l’accès aux images, peu importe leur mode d’indexation, reste entier.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,064
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,064
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0110,013
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,006

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.

Tête enseignante Opus0,116
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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