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Enregistrement W2347003616 · doi:10.82308/10338

SE-3D: a controlled comparative usability study of a virtual reality semantic hierarchy explorer

2011· article· en· W2347003616 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Text Analysis Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceInformation retrievalSubject (documents)OntologyRelevance (law)VocabularyObject (grammar)VisualizationWorld Wide WebUsabilityRanking (information retrieval)HierarchyHuman–computer interactionArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Keyword searching (e.g., Google or Yahoo!) is based on uncontrolled vocabulary matching which often produces large and noisy result sets. This can waste the time of the searcher who has to sift through long lists of often irrelevant information. The Semantic Web initiative aims to address this issue and includes the description of content using controlled ontologies (i.e., sets of descriptive terms and their relations). Ontologies are partly hierarchical structures too large to display on a single computer screen and thus difficult for searchers to explore efficiently. In an attempt to address these issues, this research has developed and tested Subject Explorer 3D (SE-3D): an information visualization (IV) virtual reality (VR) information retrieval (IR) application based on the metaphor of exploring a physical space. SE-3D aimed to facilitate the visual exploration of information by offering searchers an interactive representation of the subject structure found in the Library of Congress Subject Headings (LCSH). SE-3D is a visual subject ontology navigation tool integrated with keyword searching and relevance ranking of a realworld information collection.SE-3D was tested by 24 undergraduate students during a repeated measures within-subject experiment. As compared with a text-only baseline, SE-3D produced an advantage in accuracy. Participants were more patient with SE-3D, they preferred it and perceived it as more useful. The application used a new technique to manage hundreds of overlapping textual labels in virtual reality, and offered a novel integration of explorative and specific keyword searching. The analysis of the collection revealed that subject assignments followed a power law; the top 1% most assigned subjects contained over 58% of the collection and 65% of non-empty subjects contained a single document.The findings suggest it is possible to extract additional value from organized collections by offering untrained users a reconstructed subject structure integrated with keyword searching. This research is significant for the development and testing of improved bridges between information organization and IR, and interactive information visualization.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,232
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,227 · 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