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Enregistrement W2804447071 · doi:10.5771/9783956504211-392

Photography as a legitimate technique for domain analysis in Knowledge Organization

2018· book-chapter· en· W2804447071 sur OpenAlexaffabout
Eva Hourihan Jansen

Notice bibliographique

RevueErgon Verlag eBooks · 2018
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiomedical Text Mining and Ontologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotographyDomain (mathematical analysis)Domain knowledgeComputer scienceKnowledge managementVisual artsArtMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents findings from a study of occupational classification in the context of employment support for newcomer professionals. The context of this investigation is Canada’s standard occupational classification, a member of a genre of state sponsored statistical classification systems used in labour markets around the world. The study was set in a not-for-profit organization that supports the provision of services to newcomer professionals within a network of community service providers and employers in the local labour market. As a KO system that is constructed through consultation with a broad group (Howarth & Hourihan 2014), it therefore demands a collectivist approach like domain analysis. As a collectivist approach that recognizes experience is shaped by social and cultural communication, domain analysis takes the unit of analysis beyond the individual to the group level and looks toward characteristics of the environment (Hartel 2003).  Hence, in KO, among the techniques for visualizing domains that appear most often in the literature citation analysis is considered a valid form of visualization in KO (Smiraglia 2015).  Visualization offers the advantage of providing a graphic overview of a domain (Smiraglia 2015, p 95). Recently, the Sixth North American Symposium on Knowledge Organization (NASKO 2017) contemplated visualizing knowledge, knowledge organization, and knowledge organization systems. Clearly, different forms of visualization can lead to navigational maps and some recent examples include citation analysis (Smiraglia 2017), cladistic visualizations (Campbell & Mayhew 2017), knowledge graphs (Zhao, Ma & Xia 2017) meta-theoretical visualizations (Araujo, Tennis & Guimares 2017), along with node link diagrams and cover images (Hook & Gantchev 2017). This paper describes data collection and analysis techniques to position photography and photographs as another useful method towards accomplishing knowledge organization (KO) research.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0080,006
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,002

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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