Information visualization and large‐scale repositories
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
Purpose To describe how information visualization can be used in the design of interface tools for large‐scale repositories. Design/methodology/approach One challenge for designers in the context of large‐scale repositories is to create interface tools that help users find specific information of interest. In order to be most effective, these tools need to leverage the cognitive characteristics of the target users. At the Los Alamos National Laboratory, the authors' target users are scientists and engineers who can be characterized as higher‐order, analytical thinkers. In this paper, the authors describe a visualization tool they have created for making the authors' large‐scale digital object repositories more usable for them: SearchGraph, which facilitates data set analysis by displaying search results in the form of a two‐ or three‐dimensional interactive scatter plot. Findings Using SearchGraph, users can view a condensed, abstract visualization of search results. They can view the same dataset from multiple perspectives by manipulating several display, sort, and filter options. Doing so allows them to see different patterns in the dataset. For example, they can apply a logarithmic transformation in order to create more scatter in a dense cluster of data points or they can apply filters in order to focus on a specific subset of data points. Originality/value SearchGraph is a creative solution to the problem of how to design interface tools for large‐scale repositories. It is particularly appropriate for the authors' target users, who are scientists and engineers. It extends the work of the first two authors on ActiveGraph, a read‐write digital library visualization tool.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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