Online access, participation and information credibility assessment
Notice bibliographique
Résumé
The Web today is as much a social space with a participatory culture spurred by online collaboration technologies, as it is an information source. The possibility that almost anyone can contribute content has made credibility assessment online important and difficult at the same time. Empirical studies claim that online credibility perceptions are based more on heuristics than on systematic processing of information and that they are greatly influenced by visual design and visual cues. These studies did not include participants using non-visual modalities to interact with the Web. To begin to address this, we performed a study of 60 Web users with visual impairments, who interact non-visually with the Web using a screen reader and keyboard. Among the findings of our study were: 1) The ability of visually impaired users to assess online information credibility is governed by the level of Web accessibility in context; 2) Their credibility assessments are supported by social factors, marked by collaboration with their information community; and 3) Visually impaired users are generally unable to use recent online collaboration technologies to the same extent as their sighted peers reportedly do, because these technologies are not very accessible to them. Our study also confirmed that for effective use of online resources, full access is important not only to online information but also to the online participatory culture, because information credibility assessment is a social process that requires a trusted community and social tools to support it. Using a participatory design process, we built an accessible and interactive online community website with social tools to provide inclusive online support as a proof-of-concept that websites can support accessibility and interactivity at the same time and these are not mutually exclusive as commonly believed.
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 | 0,018 | 0,142 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».