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Enregistrement W2594585222 · doi:10.1002/bul2.2017.1720430310

Joint SIG/USE‐SIG/SI Research Symposium: Information Behavior in Workplaces

2017· article· en· W2594585222 sur OpenAlexfundaboutno aff
Katriina Byström

Notice bibliographique

RevueBulletin of the Association for Information Science and Technology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiquePersonal Information Management and User Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaUniversity of Kentucky
Mots-clésWorkforceLibrary scienceJoint (building)Work (physics)Balance (ability)SociologyGerontologyOperations researchManagementPsychologyPolitical sciencePublic relationsEngineeringMedicineComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

EDITOR'S SUMMARY The 16th Annual Research Symposium for Special Interest Group/Information Needs, Seeking and Use (SIG/USE) was held in Copenhagen, Denmark. The focus of the symposium was information behavior and information practices as applicable to workplaces. As technology grows and shifts on a constant basis, so too must workplaces adapt how information is used and accessed. Newer generations in the workforce are expected to be able to learn many new skills, change careers several times and balance work life from home life with boundaries that are less clear than they used to be. Two presentations given by the 2014 and 2015 winners of the Elfreda A. Chatman Research Proposal Award started off the symposium. The 2016 winners of this award were announced by the awards committee chair, Wade Bishop, and included Karen Fisher of the University of Kentucky and Devon Greyson of the University of British Columbia, Canada.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Communication savante
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 enseignants0,500
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,007
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,198
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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