Data Acquisition and Preparation for Social Network Analysis Based on Email: Lessons Learned
Notice bibliographique
Résumé
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,045 | 0,179 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,014 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».