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Enregistrement W2548630225 · doi:10.1108/rmj-02-2016-0006

Assisting the appraisal of e-mail records with automatic classification

2016· article· en· W2548630225 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

RevueRecords Management Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiquePersonal Information Management and User Behavior
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceCommunication sourceData scienceValue (mathematics)OriginalityKnowledge managementWorld Wide WebQualitative researchMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This paper aims to investigate how automatic classification can assist employees and records managers with the appraisal of e-mails as records of value for the organization. Design/methodology/approach The study performed a qualitative analysis of the appraisal behaviours of eight records management experts to train a series of support vector machine classifiers to replicate the decision process for identifying e-mails of business value. Automatic classification experiments were performed on a corpus of 846 e-mails from two of these experts’ mailboxes. Findings Despite the highly contextual nature of record value, these experiments show that classifiers have a high degree of accuracy. Unlike existing manual practices in corporate e-mail archiving, machine classification models are not highly dependent on features such as the identity of the sender and receiver or on threading, forwarding or importance flags. Rather, the dominant discriminating features are textual features from the e-mail body and subject field. Research limitations/implications The need to automatically classify corporate e-mails is growing in importance, as e-mail remains one of the prevalent recordkeeping challenges. Practical implications Automated methods for identifying e-mail records promise to be of significant benefit to organizations that need to appraise e-mail for long-term preservation and access on demand. Social implications The research adopts an innovative approach to assist employees and records managers with the appraisal of digital records. By doing so, the research fosters new insights on the adoption of technological strategies to automate recordkeeping tasks, an important research gap. Originality/value Our experiment show that a SVM classifier can be trained to replicate an expert's decision process for identifying e-mails of business value with a reasonably high degree of accuracy. In principle, such a classifier could be integrated into a corporate Electronic Document and Records Management System (EDRMS) to improve the quality of e-mail records appraisal.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,890
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,206
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,213 · 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