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Enregistrement W2020664340 · doi:10.1353/lib.2012.0022

Capitalizing on Information Organization and Information Visualization for a New-Generation Catalogue

2012· article· en· W2020664340 sur OpenAlexfundno aff
Charles‐Antoine Julien, Catherine Guastavino, France Bouthillier

Notice bibliographique

RevueLibrary trends · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Text Analysis Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentre for Interdisciplinary Research in Music Media and TechnologyMcGill UniversityUniversity of Wisconsin-Milwaukee
Mots-clésComputer scienceSubject (documents)World Wide WebInformation retrievalUSableSubject accessDigital libraryLibrary catalogLeverage (statistics)Controlled vocabularyVocabularyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Subject searching is difficult with traditional text-based online public access library catalogues (OPACs), and the next-generation discovery layers are keyword searching and result filtering tools that offer little support for subject browsing. Next-generation OPACs ignore the rich network of relations offered by controlled subject vocabulary, which can facilitate subject browsing. A new generation of OPACs could leverage existing information-organization investments and offer online searchers a novel browsing and searching environment. This is a case study of the design and development of a virtual reality subject browsing and information retrieval tool. The functional prototype shows that the Library of Congress subject headings (LCSH) can be shaped into a useful and usable tree structure serving as a visual metaphor that contains a real world collection from the domain of science and engineering. Formative tests show that users can effectively browse the LCSH tree and carve it up based on their keyword search queries. This study uses a complex information-organization structure as a defining characteristic of an OPAC that goes beyond the standard keyword search model, toward the cutting edge of online search tools.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0100,020
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,234 · 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.

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

Citations9
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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