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Enregistrement W2610137697

Data Acquisition and Preparation for Social Network Analysis Based on Email: Lessons Learned

2009· article· en· W2610137697 sur OpenAlexaboutno aff
Fred Ma, Dave Allen, Patrick K. Dooley

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpportunistic and Delay-Tolerant Networks
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial network analysisData collectionSocial network (sociolinguistics)Computer scienceSituation awarenessInformation sharingDescriptive statisticsSocial mediaWorld Wide WebKnowledge managementEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract : In sharing information to improve situational awareness, other government departments and remotely situated outposts may vary in their reporting of information. A social network analysis was initiated within the Department of National Defence to show where informal communication may be significant to information sharing. The study was undertaken circa Q32006 by the Experimentation Operational Research Team at the Canadian Forces Experimentation Centre for the Command and Sense Team. Analytical results are not available,as the undertaking was not completed. This report describes the lessons learned in planning the data collection and preparation for the social network analysis. The work was done under project Polar Guardian, the goal of which was to assess situational awareness in the arctic. The plan for the social network analysis included an initial email-based phase and a follow-up survey-based phase. This report focuses on the email phase; it is not a comparison of the two phases as separate approaches. Due to the short time frame for conducting the trial on the social network analysis approach, in-house methods for data acquisition and analysis were explored. The main challenges in this approach arise from generating the communications data from email tracking logs in isolation from other information gathering and information providing parts of a corporate computer network. Commercial tools were investigated, and warrant further examination. Their use requires a longer time frame for approval and installation on the Defence Wide Area Network. Of the commercial and home-grown approaches, the most time is likely needed for solutions involving access to the servers, and deployment of applications on them. Direct access to subject matter expertise in email administration is essential to arriving at a means for effective and timely data gathering and preparation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil0,371

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,263 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2009
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Résumé présentoui

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