Diverse approaches to “tasks” in information science: Conceptual and methodological insights
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The “task” is an important concept in Information Science, both as a theoretical and methodological tool. While many studies of information retrieval and information seeking and use take individual characteristics or system features as the starting point for their research, a growing body of work has focused on the socio‐cultural perspective. This approach examines the relationship between tasks and search processes, as well as information‐intensive task features and anticipated learning or work outcomes in a given context. This latter perspective has been utilized in the emerging work on collaborative information behavior, which recognizes the interplay of actors, environments, and task demands in understanding information seeking. Building on prior discussions of task‐oriented research, this panel of well‐known and emerging scholars from Australia, North America and Scandinavia will further explore how tasks may guide information seeking and retrieval theory and research. Panelists will present a balance of conceptual investigations, as well as recent empirical studies, to illustrate the wide‐array of issues and insights in this area. Of particular concern to this panel will be the role of diverse perspectives in understanding tasks: how cultural and contextual dimensions of user behavior condition the manner in which we conceptualize tasks, as well as how tasks are utilized in contextually‐sensitive information seeking and retrieval research. The strength of this panel is its diversity: in the spirit of the 2009 ASIS&T Annual Meeting theme, we will explore how, in a pluralistic society, no one presentation on “task” can truly encompass the concept. The topics covered will span life‐long (childhood through adult) as well as life‐wide (formal and informal) contexts of behavior. By bringing together an array of perspectives on this topic, we will foster a wide‐ranging discussion of theoretical and methodological issues surrounding task‐oriented research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».