Nodes and arcs: concept map, semiotics, and knowledge organization
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 the research reported here is to improve comprehension of the socially‐negotiated identity of concepts in the domain of knowledge organization. Because knowledge organization as a domain has as its focus the order of concepts, both from a theoretical perspective and from an applied perspective, it is important to understand how the domain itself understands the meaning of a concept. Design/methodology/approach The paper provides an empirical demonstration of how the domain itself understands the meaning of a concept. The paper employs content analysis to demonstrate the ways in which concepts are portrayed in KO concept maps as signs, and they are subjected to evaluative semiotic analysis as a way to understand their meaning. The frame was the entire population of formal proceedings in knowledge organization – all proceedings of the International Society for Knowledge Organization's international conferences (1990‐2010) and those of the annual classification workshops of the Special Interest Group for Classification Research of the American Society for Information Science and Technology (SIG/CR). Findings A total of 344 concept maps were analyzed. There was no discernible chronological pattern. Most concept maps were created by authors who were professors from the USA, Germany, France, or Canada. Roughly half were judged to contain semiotic content. Peirceian semiotics predominated, and tended to convey greater granularity and complexity in conceptual terminology. Nodes could be identified as anchors of conceptual clusters in the domain; the arcs were identifiable as verbal relationship indicators. Saussurian concept maps were more applied than theoretical; Peirceian concept maps had more theoretical content. Originality/value The paper demonstrates important empirical evidence about the coherence of the domain of knowledge organization. Core values are conveyed across time through the concept maps in this population of conference papers.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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