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Enregistrement W2164652010 · doi:10.1002/asi.23121

An arts‐informed study of information using the draw‐and‐write technique

2014· article· en· W2164652010 sur OpenAlexaff
Jenna Hartel

Notice bibliographique

RevueJournal of the Association for Information Science and Technology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Human-Technology Interaction
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe artsConversationInterpretation (philosophy)Computer scienceInformation visualizationEpistemologyVisualizationVisual artsSociologyArtificial intelligenceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are untold conceptions of information in information science, and yet the nature of information remains obscure and contested. This article contributes something new to the conversation as the first arts‐informed, visual, empirical study of information utilizing the draw‐and‐write technique. To approach the concept of information afresh, graduate students at a N orth A merican iSchool were asked to respond to the question “What is information?” by drawing on a 4‐ by 4‐inch piece of paper, called an iSquare . One hundred thirty‐seven iSquares were produced and then analyzed using compositional interpretation combined with a theoretical framework of graphic representations. The findings indicate how students visualize information, what was drawn, and associations between the iSquares and prior renderings of information based on words. In the iSquares, information appears most often as pictures of people, artifacts, landscapes, and patterns. There are also many link diagrams, grouping diagrams, symbols, and written text, each with distinct qualities. Methodological reflections address the relationship between visual and textual data, and the sample for the study is critiqued. A discussion presents new directions for theory and research on information, namely, the iSquares as a thinking tool, visual stories of information, and the contradictions of information. Ideas are also provided on the use of arts‐informed, visual methods and the draw‐and‐write technique in the classroom.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,009
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,296 · 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'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

Citations81
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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