Revolutionary Reading, Evolutionary Toolmaking: (Re)development of Scholarly Reading and Annotation Tools in Response to an Ever Changing Scholarly Climate
Notice bibliographique
Résumé
As the online scholarly landscape changes, so too must the tools used to traverse it. The Public Knowledge Project (PKP) Reading Tools provides readers a bridge from online scholarly content to a host of contextual information, to a number of discipline-specific search engines and databases, and to other tools. A lot has changed since it was originally released, such as the rise of Google Scholar as the de facto starting point for many novice (and not-so novice) researchers; the blurring line between desktop and web applications; and the increased professional use of social networking tools and websites. Recently, the University of Victoria's Electronic Textual Cultures Lab (ETCL), in cooperation with the PKP, undertook a study to determine the role and value of the existing Reading Tools, particularly in the context of Humanities Computing. The ETCL has also developed a prototype Professional Reading Environment which has been the basis for substantial analysis. Rick Kopak and Chia-Ning Chiang at the University of British Columbia (UBC) have undertaken a broad survey of the online annotation landscape, and have written a proposal for developing an annotation system for PKP software. This paper discusses how, using this research as a base and in cooperation with UBC and the PKP, the ETCL has begun a large-scale redevelopment of the PKP Reading Tools, extending the current toolset to include new social networking and research tools, as well as a robust personal annotation system, making social annotation possible between small groups and the public.
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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 | 0,071 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,048 |
| Communication savante | 0,030 | 0,055 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».