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Enregistrement W2010640343 · doi:10.1002/meet.1450440370

Scientific infrastructure design: Information environments and knowledge provinces

2007· article· en· W2010640343 sur OpenAlexaff
Karen S. Baker, Florence Millerand

Notice bibliographique

RevueProceedings of the American Society for Information Science and Technology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiquePersonal Information Management and User Behavior
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisintermediationSociotechnical systemKnowledge managementInformation infrastructureConceptual frameworkComputer scienceInformation systemData scienceSociology of scientific knowledgeSociologyWorld Wide WebEngineeringSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Conceptual models and design processes shape the practice of information infrastructure building in the sciences. We consider two distinct perspectives: (i) a cyber view of disintermediation where information technology enables data flow from the ‘field’ and on to the digital doorstep of the general end‐user, and (ii) an intermediated view with bidirectional communications where local participants act as mediators within an information environment. Drawing from the literatures of information systems and science studies, we argue that differences in conceptual models have critical implications for users and their working environments. While the cyber view is receiving a lot of attention in current scientific efforts, highlighting the multiplicity of knowledge provinces with their respective worldviews opens up understandings of sociotechnical design processes and of knowledge work. The concept of a range of knowledge provinces enables description of dynamic configurations with shifting boundaries and supports planning for a diversity of arrangements across the digital landscape.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0050,018
Communication savante0,0160,016
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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