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Enregistrement W2555882620 · doi:10.1002/pra2.2015.14505201001

Visualizing information worldwide a panel proposal to the 2015 ASIS&T annual meeting sponsored by: SIG‐VIS, SIG‐III, & SIG‐HFIS

2015· article· en· W2555882620 sur OpenAlexaff
Jenna Hartel

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Association for Information Science and Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDigital Storytelling and Education
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExhibitionTheme (computing)Session (web analytics)The artsPanel discussionLibrary scienceSociologyComputer scienceVisual artsWorld Wide WebArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Twelve scholars based at information programs worldwide have recently participated in research that asks: How is the concept of information visualized in my community and beyond? The study employed an arts‐informed, visual methodology and the draw‐and‐write technique to stimulate local and global conversations about the pictorial nature of information in society. The work has generated new insights into information as a visual phenomenon and generated an archive of “iSquare” images to be used for information research, education, and practice. As a contribution to the conference theme of “Impact on Society,” this panel introduces the project, describes its technical infrastructure, highlights emerging social scientific and artistic outcomes, and reports cross‐cultural discoveries. The multimedia and interactive session will include in‐person presentations, short videos from collaborators overseas, an expert discussant, dialogue with the audience, and an art exhibition.

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 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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,263
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,005
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,320 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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