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Enregistrement W2285988181 · doi:10.1002/pra2.2015.145052010070

Exploratory search in digital libraries: A preliminary examination of the use and role of interface features

2015· article· en· W2285988181 sur OpenAlex
Lori McCay‐Peet, Anabel Quan‐Haase, Dagmar Kern

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Association for Information Science and Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInformation Retrieval and Search Behavior
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésInterface (matter)Filter (signal processing)Exploratory searchComputer scienceHuman–computer interactionTask (project management)Domain (mathematical analysis)Information seekingDigital libraryUser interfaceExploratory researchWorld Wide WebInformation retrievalEngineeringSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT What interface features of academic digital libraries (DLs) do scholars use when engaging in an exploratory search task? We compare social scientists’ and computer scientists’ use of interface features in domain‐specific DLs to demonstrate what features may lead to useful and unexpected findings of information. Applying a search user interface framework, we found social scientists were more likely than computer scientists to use control features (e.g., filter options) during exploration. Both sets of scholars found useful information during exploration, but social scientists more frequently reported they also found something unexpected. Findings suggest differences may be due to variances in the interface features used by the two groups. We discuss future research including further examination of the experiences that the use of interface features may elicit.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,599
Score d'incertitude au seuil0,723

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,010
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,219 · 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