Image retrieval behaviours: users are leading the way to a new bilingual search interface
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 – This paper aims to present the results of the second stage of a research project aiming to develop a bilingual interface for the retrieval of digital images. The main objective of this phase was to investigate the roles and usefulness of search characteristics and functionalities for image retrieval in a bilingual context. Design/methodology/approach – A bilingual (English and French) questionnaire containing closed and open questions was developed and administered to two groups of participants: 20 English-speaking and 20 French-speaking respondents. The quantitative data was analysed according to statistical methods while the content of the open-ended questions was analysed and coded to identify emergent themes. Findings – This study shows that the image search process still presents difficulties and frustration from the image searchers' point-of-view. The findings established that keyword search remains the main method compared with the use of predefined categories or searching with a similar image or a drawing. They emphasised the importance of several functionalities as an integral part of the image search process and revealed the importance of being able to search for images with words extracted from more than one language. Originality/value – The main contribution of this exploratory study is to provide an understanding of how real users search for images. Combined with the exploration of best practices for image retrieval, the analysis of real image searchers' behaviours provides the foundation for the initial organisation of the search interface model we will develop in the ultimate stage of the research project.
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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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