Socio-Cultural characteristics of usability of bioinformatics databases and tools
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
With the increasing importance of the usability of bioinformatics systems and databases, this paper examines the socio-cultural characteristics that may affect the usability of such tools. We understand socio-cultural characteristics to be the norms, values, and beliefs that mediate the interactions between the structures and institutions of science (i.e. disciplines, universities, funding organizations), and its practitioners. These factors are not necessarily distinct from the technical features of a database, but do nevertheless affect the context in which one chooses to use a particular set of tools. We have developed three socio-cultural characteristics of bioinformatics database usability: accessibility, utility, and portability. By ‘accessibility’, we mean the social and cultural attributes that make resources open and available for use, such as intellectual property arrangements or institutional reputation and prestige. ‘Utility’ in this context means the perceived usefulness of a database, which can be determined by non-technical matters such as trust and taste. ‘Portability’ refers to the social aspects of criteria such as maintenance funding, and input and storing standards that allow a database to move through space and time. In this article, we call for a social science research programme on these — and other — socio-cultural characteristics to usability. We invite researchers in human–computer interaction, bioinformatics, usability engineering and other areas to extend their work to examine the social contexts in which these systems are used, and the sociocultural factors that mediate their use. Such a research programme would increase the multidisciplinary nature of these emergent fields, and help address the complexities of work in the post-genomic era.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle