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Enregistrement W2154768595 · doi:10.1002/meet.2011.14504801327

Shaken and stirred: ASIS&T 2011 attendee reactions to shaking it up: Embracing new methods for publishing, finding, discussing, and measuring our research output

2011· article· en· W2154768595 sur OpenAlexaff
Alex Garnett, Heather Piwowar, Kim Holmberg, Jason R Priem, Christina K. Pikas, Nicholas Weber

Notice bibliographique

RevueProceedings of the American Society for Information Science and Technology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueData Visualization and Analytics
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTimelineLikert scalePublishingComputer scienceScale (ratio)Process (computing)Relevance (law)Data scienceExploratory researchPsychologySociologyPolitical scienceSocial scienceMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract What does the Information Science community think about new, open methods for publishing, finding, discussing, and measuring our research output? This poster will summarize audience member participation and reaction to an ASIS&T 2011 panel discussing these issues. Reaction data will consist of several Likert‐scale and open‐ended responses. The data will be collected only a day or two before the poster is displayed: classification and visualization will be done openly to accomplish a rapid summary of the data. The tight timeline and attendees‐as‐data‐source will heighten the relevance of these exploratory results. Likert‐scale response distributions will be displayed in dot‐plots to facilitate additional Write‐On‐The‐Poster contributions from poster‐viewers, further increasing engagement. Through this process we hope to raise awareness of these new open methods, discuss their strengths and weaknesses for the Information Science community, experiment with new methods for face‐to‐face group scholarly communication, and build community.

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)0,063
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,094
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0630,094
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0120,004
Communication savante0,0150,006
Science ouverte0,0010,012
Intégrité de la recherche0,0070,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,008

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 Opus0,205
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,224 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineÉvaluation
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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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