Notice bibliographique
Résumé
This paper provides a brief overview of a number of experimental interface design projects being carried out collaboratively by teams of researchers at the University of Alberta and elsewhere. One goal of this interface research is to explore the principles of rich-prospect browsing interfaces, which I have defined (Author 2003) as those where some meaningful representation of every item in a collection is combined with tools for manipulating the display. Often this manipulation is for the purposes of carrying out some portion of a research task: the interfaces lend themselves to exploratory and synthetic activities, such as knowledge discovery and hypothesis formulation. The projects summarized here begin with a browsing prototype originally designed for the task of pill identification (Given et al. 2005) but subsequently extended into a prototype for browsing conference delegates and other groups of people (Author et al. 2006). Another is a nuanced system based on the mandala (Cheypesh et al. 2006) intended for examining any collection that has been encoded with an XML schema, using combinations of attractors selected by the user from the available tags. Next is the set of specialized interfaces for the Orlando Project (Orlando Team 2006), intended to provide a set of discrete entry points into the deeply-encoded electronic history of women’s writing in the British Isles. Our project on tabular interfaces provides a variety of spaces designed to assist the user in using thesauri for multilingual query enhancement (Anvik et al. 2006). The final project described below is NORA (Unsworth 2004), which relies on the power of the D2K data-mining tools at the National Centre for Supercomputing Applications at the University of Illinois at Urbana-Champaign to give humanities scholars a workspace for exploring the system-identified features of common documents and further documents that have been recommended by the system. Each of these projects are discussed within the framework of visualizations involving browsing through dynamic grouping.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,002 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».