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Enregistrement W2146075064 · doi:10.29173/irie34

Towards a creativity research agenda in information ethics

2007· article· en· W2146075064 sur OpenAlexvenueno aff
Justine Johnstone

Notice bibliographique

RevueThe International Review of Information Ethics · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCreativity in Education and Neuroscience
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCreativityValue (mathematics)Information and Communications TechnologySociologyInformation ethicsKnowledge managementEngineering ethicsResource (disambiguation)Intervention (counseling)Public relationsSocial sciencePolitical sciencePsychologyComputer scienceSocial psychologyWorld Wide WebEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The value for human wellbeing and social development of information and its associated tools and technolo-gies is no longer controversial. While still less well-endowed than other regions, Africa has growing numbers of print and electronic journals, funding programmes, and researcher and practitioner networks concerned with the generation and use of information in multiple domains. Most of this activity focuses on information as a knowledge resource, providing the factual basis for policy and intervention. By contrast more creative applications of information – as the basis for new ideas whether or not they turn out to be factual – has been almost entirely ignored. Being able to generate and develop new ideas is, however, an equally important and arguably a prior capability, but until recently one that has been little understood. Recent advances in cogni-tive science and creativity research are changing this, however, and it is now possible to see how a rich research agenda can be developed concerned with the role of information and information and communica-tion technology (ICT) as creative resources.

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)0,099
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,073
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 enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,523

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0990,073
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0100,008
Études des sciences et des technologies0,0070,073
Communication savante0,0260,047
Science ouverte0,0040,012
Intégrité de la recherche0,0190,019
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,304
Tête enseignante GPT0,563
Écart entre enseignants0,259 · 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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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