Heuristic Principles and Differential Judgments in the Assessment of Information Quality
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
Information quality (IQ) is a multidimensional construct and includes dimensions such as accuracy, completeness, objectivity, and representation that are difficult to measure. Recently, research has shown that independent assessors who rated IQ yielded high inter-rater agreement for some information quality dimensions as opposed to others. In this paper, we explore the reasons that underlie the differences in the “measurability” of IQ. Employing Gigerenzer’s “building blocks” framework, we conjecture that the feasibility of using a set of heuristic principles consistently when assessing different dimensions of IQ is a key factor driving inter-rater agreement in IQ judgments. We report on two studies. In the first study, we qualitatively explored the manner in which participants applied the heuristic principles of search rules, stopping rules, and decision rules in assessing the IQ dimensions of accuracy, completeness, objectivity, and representation. In the second study, we investigated the extent to which participants could reach an agreement in rating the quality of Wikipedia articles along these dimensions. Our findings show an alignment between the consistent application of heuristic principles and inter-rater agreement levels found on particular dimensions of IQ judgments. Specifically, on the dimensions of completeness and representation, assessors applied the heuristic principles consistently and tended to agree in their ratings, whereas, on the dimensions of accuracy and objectivity, they not apply the heuristic principles in a uniform manner and inter-rater agreement was relatively low. We discuss our findings implications for research and practice.
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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 | 0,024 | 0,011 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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