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.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Arts-informed, visual research was conducted to document the pictorial metaphors that appear among original drawings of information. The purpose of this paper is to report the diversity of these pictorial metaphors, delineate their formal qualities as drawings, and provide a fresh perspective on the concept of information. Design/methodology/approach The project utilized pre-existing iSquare drawings of information that were produced by iSchool graduate students during a draw-and-write activity. From a data set of 417 images, 125 of the strongest pictorial metaphors were identified and subjected to cognitive metaphor theory. Findings Overwhelmingly, the favored source domain for envisioning information was nature. The most common pictorial metaphors were: Earth, web, tree, light bulb, box, cloud, and fishing/mining, and each brings different qualities of information into focus. The drawings were often canonical versions of objects in the world, leading to arrays of pictorial metaphors marked by their similarity. Research limitations/implications Less than 30 percent of the data set qualified as pictorial metaphors, making them a minority strategy for representing information as an image. The process to identify and interpret pictorial metaphors was highly subjective. The arts-informed methodology generated tensions between artistic and social scientific paradigms. Practical implications The pictorial metaphors for information can enhance information science education and fortify professional identity among information professionals. Originality/value This is the first arts-informed, visual study of information that utilizes cognitive metaphor theory to explore the nature of information. It strengthens a sense of history, humanity, nature, and beauty in our understanding of information today, and contributes to metaphor research at large.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découle