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Enregistrement W2892333563 · doi:10.1108/jarhe-03-2018-0047

Digital library keyword analysis for visualization education research

2018· article· en· W2892333563 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Research in Higher Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Text Analysis Techniques
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisualizationComputer scienceDigital libraryInformation retrievalRelevance (law)Information visualizationThesaurusWorld Wide WebSelection (genetic algorithm)Data scienceData miningArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to assess the efficacy of the Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) Xplore digital library search engine to return relevant materials on information visualization pedagogy literature and to recommend search strategies to assist the digital library academic readership improve the efficacy of their search tasks. Furthermore, the results are of interest to general readers using similar digital repositories. Design/methodology/approach An initial scoping review using EBSCO Discovery services returned the number and accessibility of sources and publications-based various Boolean searches. A revised search strategy focused the search to IEEE publications as the primary source of visualization research. A corpus of keywords were extracted from the 44 relevant articles and analyzed for relevance, keyword trends and contexts of use. Findings Keyword analysis results show visualization education research is confounded by several information retrieval issues: relevancy, incomplete taxonomy, non-standard lexicon, diverse disciplines and under-representation. Recommendations include: search strategies, alternative digital collections, a potential opportunity for research in information visualization pedagogy to address this gap in an emerging field and the need for more effective interactive tools to assist with keyword selection. Research limitations/implications The study focused on the IEEE publications as the primary source of visualization research. Practical implications A repository of visualization education research that is easily findable and relevant benefits both faculty using information visualization in their teaching and academics whose work must be disseminated to the broadest audience. Strategic keyword selection, interactive keyword tools or more robust thesaurus will enable IEEE Xplore digital library users to optimize their interaction with the system. Furthermore, results suggest a need for more research in information visualization pedagogy. Originality/value This is the only study to uniquely assess the efficacy of the IEEE Xplore digital library database system to retrieve relevant visualization education literature based on keyword search.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,819
Score d'incertitude au seuil0,717

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,010
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,480
Écart entre enseignants0,365 · 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