Panizzi, Lubetzky and Google: How the Modern Web Environment is Reinventing the Theory of Cataloguing
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
This paper uses cataloguing theory to interpret the partial results of an exploratory study of university students using Web search engines and Web-based OPACs. The participants expressed frustration with the OPAC; while they sensed that it was “organized,” they were unable to exploit that organization, and attributed their failure to the inadequacy of their own skills. In the Google searches, on the other hand, students were getting support traditionally advocated in catalogue design. Google gave them starting points: resources that broadly addressed their requirements, enabling them to get a greater sense of the knowledge structure that would help them to increase their precision in subsequent searches.Cette étude utilise la théorie du catalogage pour interpréter les résultats partiels d'une recherche exploratoire d'étudiants universitaires utilisant les moteurs de recherche Web et les catalogues publics en ligne. Les participants ont exprimé leur frustration envers les catalogues publics en ligne. Bien qu'ils percevaient que les catalogues sont "organisés", ils ont été incapables d’utiliser cette organisation et ont attribué leur échec au manque d'adaptation de leurs propres capacités. Lors de recherches avec Google, d'autre part, les étudiants ont reçu l’assistance traditionnellement proposée dans la conception d’un catalogue. Google leur a donné des points de départ : ressources qui répondent largement à leurs besoins, leur permettant ainsi d’obtenir une meilleure compréhension de la structure des connaissances qui pourraient les aider par la suite à augmenter leur précision lors de recherche.
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 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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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