<b>Research Note</b>—How Semantics and Pragmatics Interact in Understanding Conceptual Models
Notice bibliographique
Résumé
Underlying the design of any information system is an explicit or implicit conceptual model of the domain that the system supports. Because of the importance of such models, researchers and practitioners have long focused on how best to construct them. Past research on constructing conceptual models has generally focused on their semantics (their meaning), to discover how to convey meaning more clearly and completely, or their pragmatics (the importance of context in model creation and use), to discover how best to create or use a model in a given situation. We join these literatures by showing how semantics and pragmatics interact. Specifically, we carried out an experiment to examine how the importance of clear semantics in conceptual models—operationalized in terms of ontological clarity—varies depending on the pragmatics of readers' knowledge of the domain shown in the model. Our results show that the benefit of ontological clarity on understanding is concave downward (follows an inverted-U) as a function of readers' prior domain knowledge. The benefit is greatest when readers have moderate knowledge of the domain shown in the model. When readers have high or low domain knowledge, ontological clarity has no apparent benefit. Our study extends the theory of ontological clarity and emphasizes the need to construct conceptual models with readers' knowledge in mind.
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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 | 0,015 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,009 | 0,045 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».