SIG/USE Research Symposium: Making Research Matter: Connecting Theory and Practice
Notice bibliographique
Résumé
EDITOR'S SUMMARY Special Interest Group/Information Needs, Seeking and Use (SIG/USE) convened at the 2015 ASIS&T Annual Meeting to explore the links between theory and practice in information behavior. In his keynote address, Ross Todd urged the audience to go beyond models and aim for synthesis and meta‐analysis, focusing on the user. Lightning talks addressed a social cognitive theory analysis of a program for disadvantaged youth; adults with limited literacy and health information; mobile information workers; forming a community of practice; and information sharing practices among online communities. A key takeaway was that research should actively involve communities and their members rather than simply being about them. Safiya Noble's keynote highlighted hidden biases in automated search engine returns with encouragement to design algorithms enabling users to opt in or out of filtered returns. Attendees explored the topics raised further during a mixer chat and table talks. The symposium ended with presentations for the best paper, poster and research proposal and awards for student and international conference travel.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,092 | 0,132 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,010 |
| Communication savante | 0,024 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,006 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».