The application of intelligent agents in libraries: a survey
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 The purpose of this article is to provide a comprehensive literature review on the utilisation of intelligent agent technology in the library environment. Design/methodology/approach Research papers since 1990 on the use of various intelligent agent technologies in libraries are divided into two main application areas: digital library (DL), including agent‐based DL projects, multi‐agent architecture for DLs, intelligent agents for distributed heterogeneous information retrieval and agent support to information search process in DLs; and services in traditional libraries, including user interface for library information systems, automatic reference services and multi‐agent architecture for library services. For each paper on the topic, its new ideas or models, referred work, analyses, experiments, findings and conclusions are addressed. Findings The majority of the literature covers DLs and there have been fewer studies about services in traditional libraries. A variety of architecture, framework and models integrating agent technology in library systems or services are proposed, but only a few have been implemented in the practical environment. The application of agent technology is still at the research and experimentation stage. Agent technology has great potential in many areas in the library context; however it presents challenges to libraries that want to be involved in its adoption. Practical implications The survey has practical implications for libraries, librarians and computer professionals in developing projects that employ intelligent agent technology to meet end‐users' expectations as well as to improve information services within limited resources in library settings. Originality/value The paper provides a comprehensive survey on the development and research of intelligent agents in libraries in literature.
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 | 0,001 | 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 | 0,010 |
| 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