Innovations in Discovery Systems: User Studies and the Bento Approach
Notice bibliographique
Résumé
Over the past 30 years, library discovery services have evolved through expanded OPACs, federated search systems employing broadcast searching; Web-scale discovery systems (WSDS) that aggregate metadata and full-text content into a single integrated index; and, currently, hybrid bento-style systems that use federated techniques over WSDS, OPACs, and local information content. The bento systems partition search results into separate zoned screen displays grouped by content format type and/or local service results. Recent studies on Web-scale discovery systems have identified a number of user access issues centering on problems with blended result displays, problematical relevancy rankings of search results, full-text search problems, and the inability of WSDS to adequately provide access to local library services and resources. The concept of “full library discovery,” a phrase first coined by Lorcan Dempsey, has been introduced to refer to discovery approaches that move beyond the retrieval of collection materials to also include local information services and local content and links. The bento-based systems are an attempt to address the identified problems with WSDS and also provide discovery services that address user needs, in particular known item search and streamlined full-text access. This presentation will provide an analysis of the 38 libraries presently employing the bento approach and will look at identified user needs and search behaviors, as revealed in detailed search and clickthrough transaction log analyses. There is a clear need for an evidence-based analysis of user search behaviors in retrieval environments characterized by access to distributed information resources.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,034 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».