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Enregistrement W2018885424 · doi:10.1002/meet.14504201177

Towards a research agenda for visual informatics

2005· article· en· W2018885424 sur OpenAlexaff
Corinne Jörgensen, Karl V. Fast, Alison von Eberstein, Kenneth R. Fleischmann, Peter Jörgensen

Notice bibliographique

RevueProceedings of the American Society for Information Science and Technology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueData Visualization and Analytics
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformaticsComputer scienceEngineering informaticsData scienceVisualizationVisual analyticsHealth informaticsHuman–computer interactionKnowledge managementArtificial intelligenceEngineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract “Visual Informatics” currently refers to visualization of and interaction with very large data sets, including both text and numeric data, chemical and molecular structures, and genome sequences. As such, it follows the widespread definition of “informatics” as being “the study of the application of computer and statistical techniques to the management of information,” or, more popularly, “computer science + X.” Commercially available visual informatics software, (such as Logical Images' VisualDx) provides real‐time visual decision support for such things as diagnosis of disease. This panel suggests reorienting the concept of informatics towards the human processes that are facilitated by technology. Along these lines, it proposes a broader definition and refocusing of the concept of visual informatics and explores the expansion of the range of research which visual informatics can address. It also looks beyond visual informatics to the larger concept of “media informatics” where information and communication technologies expand to include multiple modalities of interaction within systems, organizations, and cultures. In keeping with the conference theme of synergies between research and practice, this panel will explore a research agenda grounded through the optics of both current “real world” applications being developed in research and industry and theoretical approaches which can enfold these projects within rich conceptual frameworks. The panel format will consist of a brief introduction to the topic by the moderator, followed by several presentations exploring these issues, followed by a summation and discussion. A unique aspect of this panel is that the dialogue among the presenters and their audience will begin well before the conference, through the mechanism of the ASIS&T SIGVIS weblog ( http://informationvisualization.typepad.com ). We encourage participants to review the weblog and add their comments to the entries.

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)0,052
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,275

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0520,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0090,035
Communication savante0,0410,053
Science ouverte0,0060,014
Intégrité de la recherche0,0200,023
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,007

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,338 · 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

Citations1
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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