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Enregistrement W2566360532 · doi:10.1002/pra2.2016.14505301011

Research perspectives on serendipity and information encountering

2016· article· en· W2566360532 sur OpenAlexaff
Sanda Erdelez, Jannica Heinström, Stephann Makri, Lennart Björneborn, Jamshid Beheshti, Elaine G. Toms, Naresh Kumar Agarwal

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Association for Information Science and Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInformation Retrieval and Search Behavior
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSerendipityField (mathematics)PhenomenonData scienceLibrary scienceSociologyComputer scienceEpistemologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Serendipitous discovery has been a research topic for more than one hundred years, but only recently has it been the focus of attention in library and information science (LIS). In 1960, Bernier published the first article on serendipity in a LIS journal. The number of publications gradually grew until 1990s, after which the field experienced a significant interest by the LIS researchers. Currently, LIS researchers are studying serendipity and information encountering from different perspectives, ranging from analyzing various conceptual frameworks to conducting bibliometric studies and investigating factors that trigger and affect the phenomenon. The panel of experts will discuss the issues and challenges of conducting research in this new field of study in LIS.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,854
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
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 savante0,0000,015
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations21
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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