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Enregistrement W2154920863 · doi:10.1002/meet.14504901078

Crossing the divide: Putting information seeking research and theory into computer science practice to make information search systems and services more effective for the user

2012· article· en· W2154920863 sur OpenAlexafffund
Carol Collier Kuhlthau, Donald O. Case, Brenda Dervin, Marcia J. Bates, Charles Cole, Karen Fisher

Notice bibliographique

RevueProceedings of the American Society for Information Science and Technology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKnowledge Management and Sharing
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesUnited WaySocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of WashingtonMicrosoft ResearchBill and Melinda Gates FoundationNational Science Foundation
Mots-clésInformation seekingOperationalizationComputer scienceInformation systemInformation behaviorDilemmaInformation sciencePersonal information managementInformation architectureKnowledge managementService (business)Group information managementWorld Wide WebInformation seeking behaviorModerationUser ResearchInformation needsManagement information systemsHuman–computer interactionInformation retrievalUser experience designEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract With Carol Kuhlthau as moderator, we propose a panel of six information behavior researchers with diverse views on operationalizing findings and theoretical positions in information behavior/information seeking research for application in information system design and for re‐envisioning library and information services for technological information environments. Whereas computer‐science designed information systems and technological environments in libraries are designed for the user with an answer or at least the form of the answer firmly in mind, information seeking research is interested in the user with a complex information need who utilizes an information system or library service for knowledge construction and sense‐making. The dilemma is how to communicate information behavior/information seeking research and objectives to those who design the systems. The panelists propose different views on and solutions.

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 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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,528
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0070,008
Communication savante0,0020,014
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,346 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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