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Enregistrement W2794181429 · doi:10.1002/asi.24012

Information triangulation: A complex and agentic everyday information practice

2018· article· en· W2794181429 sur OpenAlexaffabout
Devon Greyson

Notice bibliographique

RevueJournal of the Association for Information Science and Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFocus Groups and Qualitative Methods
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTriangulationAgency (philosophy)Information seekingEveryday lifeFace (sociological concept)Computer scienceInformation systemSociologyData scienceKnowledge managementEpistemologySocial scienceInformation retrievalEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In contemporary urban settings, information seekers may face challenges assessing and making use of the large quantity of information to which they have access. Such challenges may be particularly acute when laypeople are considering specialized or technical information pertaining to topics over which knowledge is contested. Within a constructivist grounded theory study of the health information practices of 39 young parents in urban Canada, a complex practice of information triangulation was observed. Triangulation comprised an iterative process of seeking, assessment, and sense‐making, and typically resulted in a decision or action. This paper examines the emergent concept of information triangulation in everyday life, using data from the young parent study. Triangulation processes in this study could be classified as one of four types, and functioned as an exercise of agency in the face of structures of expertise and exclusion. Although triangulation has long been described and discussed as a practice among scientific researchers wishing to validate and enrich their data, it has rarely been identified as an everyday practice in information behavior research. Future investigations should consider the use of information triangulation for other types of information, including by other populations and in other areas of contested knowledge.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,135
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,182
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,714

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1350,182
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0090,008
Études des sciences et des technologies0,0260,060
Communication savante0,0190,023
Science ouverte0,0050,023
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,358 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations65
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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