From <em>Taste of Home to Bullipedia</em>: collaboration, motivations and trust
Notice bibliographique
Résumé
Bullipedia, the online gastronomic encyclopedia, is an idea yet to be developed. In this work, we analyze a community formed around a food magazine, Taste of Home (ToH), and extract some good practices to incorporate them to the future Bullipedia. ToH is a recipe exchange magazine specialized in Midwestern cuisine. Its recipes are reliable as they are from home cooks and tested by ToH's professional chefs. This model of user created content (curated by culinary experts) generates trust and a strong sense of community among like-minded people who share food preparation tips and anecdotes. In this paper, we present a study on the interaction network of ToH community in order to understand major motivators for its members to contribute. In our approach, we analyzed the ToH community through its social network on Facebook. Firstly, we selected a subset of users that posted on ToH's timeline. Then, we created connections between two users when one of them commented on the other's post. Finally, we extracted the topology of the social network and identified the main nodes. Our key finding is that this community is very poorly structured and hierarchical, and that ToH is placed in a central position, which gives it full control of all flow of information in the network. The fact above is important for a magazine whose business model is based on advertising, as it ensures its users always have to visit its own sources of information. We propose to adopt such demonstrated successful model to the Bullipedia. Bullipedia, l'encyclopédie gastronomique en ligne, est une idée qui reste encore à développer. Dans cet article, nous avons analysé une collectivité qui s'est formée autour d'une revue culinaire, Taste of Home (ToH), et en avons extrait quelques bonnes pratiques afin de les incorporer à la future Bullipedia. ToH est une revue d'échange de recettes spécialisée dans la cuisine du Midwest. Ses recettes sont dignes de confiance car elles proviennent de cuisiniers et cuisinières maison et ont été testées par les chefs professionnels de ToH. Ce modèle de contenu créé par l'utilisateur (et organisé par des experts culinaires) inspire la confiance ainsi qu'un solide sentiment de communauté parmi des personnes qui ont les mêmes aspirations et qui partagent des conseils et des anecdotes sur la préparation des repas. Dans ce document, nous présentons une étude sur le réseau d'interaction de la collectivité ToH afin de comprendre les principaux motivateurs de contribution de ses membres. Dans notre approche, nous avons analysé la collectivité ToH par l'entremise de son réseau social dans Facebook. D'abord, nous avons choisi un sous-ensemble d'utilisateurs qui ont affiché sur la page de ToH. Ensuite, nous avons créé des liaisons entre deux utilisateurs lorsque l'un a commenté l'affichage de l'autre. Enfin, nous avons extrait la topologie du réseau social et avons identifié les principaux nodules. Selon nos principales constatations, cette collectivité manque totalement de structure et est très hiérarchisée, et ToH se trouve dans une position centrale, ce qui lui donne le plein contrôle du flux des informations du réseau. Le fait ci-dessus est important pour une revue dont le modèle d'entreprise est fondé sur la publicité, car cela garantit que ses utilisateurs doivent toujours visiter ses propres sources d'information. Nous proposons d'adopter un tel modèle de réussite éprouvé pour Bullipedia.
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 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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».