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Enregistrement W2232682432 · doi:10.1177/0165551515614473

Editorial

2016· editorial· es· W2232682432 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Information Science · 2016
Typeeditorial
Languees
DomaineComputer Science
ThématiqueExpert finding and Q&A systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésComputer scienceVariety (cybernetics)Set (abstract data type)Cognitive models of information retrievalInformation retrievalInformation needsOnline searchInformation seekingField (mathematics)World Wide WebPerspective (graphical)Data scienceSearch engineHuman–computer information retrievalArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although information searching is one of the most popular online activities people engage in for a variety of goals and tasks every day, search systems have long been viewed from a rather limited perspective. That is, search systems have been typically viewed as tools for retrieving online content to satisfy information needs. However, today’s search systems support people’s interactions with information and help people access and use information in ways that go beyond offering a set of search results for specified search tasks. Despite the fact that information search systems have evolved from information-retrieval tools to full-text information-intensive systems over the past two decades, researchers have only recently started recognizing search systems as rich online spaces in which people can learn and discover new knowledge while interacting with online content. This does not mean that searching and learning have not been seen as connected in the field of information science. In fact, there have been numerous studies on the intersection between searching and learning. However, the association between searching and learning has often been defined in terms of searching in the learning environment, having learning as a search goal or learning about searching, focusing on teaching search and evaluation skills to youth. As a result, the concept of learning has often been assumed rather than clearly being articulated in most information science studies. A new research direction we present in this special issue is ‘Searching as Learning’, which attempts to move away from rather simplistic conceptualizations either as searching to learn or learning to search. From the perspective of searching as learning, we propose to reconsider the value of search systems in supporting human learning directly while focusing on the impact, influence and outcomes of using search systems with respect to a learning process. We believe that there are great opportunities to leverage and extend current search systems to foster learning by reconfiguring search systems from information-retrieval tools to rich learning spaces in which search experiences and learning experiences are intertwined and even synergized. The idea of studying and designing search systems to foster learning during the search process and create a rich learning space has been attracting growing recognition among researchers and practitioners in recent years. This Special Issue is a follow-up to the Searching as Learning (SAL 2014) workshop ( held in conjunction with the Information Interaction in Context (IIiX) Confe

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.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Science ouverte
Catégories consensuellesCommunication savante
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,027
Science ouverte0,0060,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,278 · 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