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Enregistrement W2010640343 · doi:10.1002/meet.1450440370

Scientific infrastructure design: Information environments and knowledge provinces

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

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,877
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0010,010
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

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