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Enregistrement W2804918907 · doi:10.1177/1470357218775127

What does knowledge look like? Interpreting diagrams as contemporary hieroglyphics

2018· article· en· W2804918907 sur OpenAlexaff
Tracey Bowen, M. Max Evans

Notice bibliographique

RevueVisual Communication · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage, Metaphor, and Cognition
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRepresentation (politics)GraphicsGraphic communicationComputer scienceMeaning (existential)Object (grammar)Graphic designPsychologyArtificial intelligenceMultimediaComputer graphics (images)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A significant challenge in interpreting and analyzing graphic representations is to understand the many reference points a graphically depicted object may have across its producer’s personal and cultural experiences. An individual’s exposure to socially constructed representations drives his or her propensity to use specific shared graphic objects, especially when attempting to articulate complex or abstract concepts. This multidisciplinary research study focuses on interpreting graphic representation types and analyzing the graphic objects individuals use to depict the abstract concept of knowledge. A sample of 833 individuals aged 5–65 participated in the study by constructing a drawing to answer the question, ‘What does knowledge look like?’. Engelhardt’s Language of Graphics (2002) graphic representation taxonomy was used to identify grouping and linking diagrams in the drawings. Next, graphic objects were coded and categorized within the drawings to identify the common representations, shared symbols, and non-depictive elements used to group and link. Using drawings fitting Engelhardt’s grouping and linking graphic representation types, and Tversky’s theories for constructing meaning through diagrams, this article examines how study participants combine and arrange common graphic objects to depict the concept of ‘knowledge’. The results illustrate that individuals organize and arrange common graphic objects into groupings to communicate taxonomies or hierarchies based on spatial proximity; or connect and link them together using glyphs (e.g. arrows, dotted or straight lines) to communicate causal relationships. The findings also demonstrate how individuals employ common socially constructed graphic representations (or objects) as a visual communication tool and, through the exercise of drawing, as a tool for meaning or sense making. The graphic objects possess a shared meaning that the participants have seen circulating within their culture. The common ground that emerges from sharing graphic objects suggests a form of contemporary hieroglyphics that communicates meaning both inside and outside the community.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0030,013
Communication savante0,0100,013
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,342 · 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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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