Towards positive information science?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This panel offers a refreshing counterpoint to the predominantly problem‐oriented perspective of theory and research in information science. Drawing inspiration from the fields of positive psychology and sociology, we explore the idea of a positive information science. This line of inquiry focuses on the positive qualities of information systems and the positive characteristics and habits of information users, as well as on the positive contexts of or factors in information phenomena. Insights into positive information phenomena provide a benchmark and target for improving information environments. The positive perspective also reflects a new generation of information‐users who harbor an upbeat sensibility concerning the tools and practices of the Information Age. The panel makes its case by offering an interdisciplinary comparison to positive social sciences, reporting results from two positively‐oriented investigations of information use in gourmet cooking and spirituality, and viewing the idea in the context of the Encyclopedia of Library and Information Science (Bates & Maack, forthcoming), an important benchmark and rubric of the field. To encourage a dynamic session, panelists and audience will see a list of positive features compiled and displayed in real time, serving as a basis for lively discussion.
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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 | 0,022 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,030 |
| Communication savante | 0,023 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 ».