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Enregistrement W2117616434 · doi:10.1109/tvcg.2012.252

PivotPaths: Strolling through Faceted Information Spaces

2012· article· en· W2117616434 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueData Visualization and Analytics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesMicrosoft Research
Mots-clésComputer scienceTree traversalVisualizationInterface (matter)Filter (signal processing)Process (computing)Space (punctuation)World Wide WebHuman–computer interactionCasualMatching (statistics)Software deploymentData visualizationInformation retrievalContrast (vision)Artificial intelligenceProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present PivotPaths, an interactive visualization for exploring faceted information resources. During both work and leisure, we increasingly interact with information spaces that contain multiple facets and relations, such as authors, keywords, and citations of academic publications, or actors and genres of movies. To navigate these interlinked resources today, one typically selects items from facet lists resulting in abrupt changes from one subset of data to another. While filtering is useful to retrieve results matching specific criteria, it can be difficult to see how facets and items relate and to comprehend the effect of filter operations. In contrast, the PivotPaths interface exposes faceted relations as visual paths in arrangements that invite the viewer to `take a stroll' through an information space. PivotPaths supports pivot operations as lightweight interaction techniques that trigger gradual transitions between views. We designed the interface to allow for casual traversal of large collections in an aesthetically pleasing manner that encourages exploration and serendipitous discoveries. This paper shares the findings from our iterative design-and-evaluation process that included semi-structured interviews and a two-week deployment of PivotPaths applied to a large database of academic publications.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,844

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,262 · 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