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Enregistrement W2815338869 · doi:10.1145/3215611.3215614

Navigating Data Over Time

2018· article· en· W2815338869 sur OpenAlexaff
Nicola R. Di Matteo, James Blustein

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiquePersonal Information Management and User Behavior
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceDimension (graph theory)Fourth DimensionDomain (mathematical analysis)Representation (politics)Interface (matter)Data scienceHuman–computer interactionWorld Wide WebInformation retrieval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Data in online archives and services are repositories of human knowledge and facts related to the lives of people. Information is visualized in a spatial domain representation that includes text structures, taxonomies, and images. Often interfaces do not offer appropriate tools to compare and navigate data over time, and the information appears as in a big "now", with no reference to the past and no view of the future. Adding the temporal dimension gives the possibility to see, for example, how places and different uses of artifacts changed in time. With the fourth dimension-time-interfaces becomes a 'time machine', a structure that better can represent and visualize knowledge. In this paper, after having described the concept of the navigation in time of data, we describe the Venice Time Machine, a project that aims to represent the millenarian evolution of Venice in social and urban terms implementing the navigation over time of the documents. Then, we propose and interfaces to navigate time using virtual reality, which is inspired by tools used to study trajectories of atomic particles. Finally we present Europeana, a vast archive online of the European knowledge, and an example of a time machine that uses its Application Program Interface.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,029

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 Opus0,480
Tête enseignante GPT0,536
Écart entre enseignants0,056 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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