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Enregistrement W2941717757 · doi:10.3390/info10050156

Exploring Whether Data Can be Represented as a Composite Unit in Form Processing Using the Manufacturing of Information Approach

2019· article· en· W2941717757 sur OpenAlexaff
Monica Blasco-Lopez, Robert Häusler, Rabindranarth Romero-López, Mathias Glaus, R. Díaz-Sobac

Notice bibliographique

RevueInformation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueData Quality and Management
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelevance (law)Computer scienceRepresentation (politics)Block (permutation group theory)Unit (ring theory)Quality (philosophy)Data miningSimple (philosophy)Data qualityInformation retrievalArtificial intelligenceMathematicsEngineeringOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Data and information quality have been recognized as essential components for improving business efficiency. One approach for the assessment of information quality (IQ) is the manufacturing of information (MI). So far, research using this approach has considered a whole document as one indivisible block, which allows document evaluation only at a general level. However, the data inside the documents can be represented as components, which can further be classified according to content and composition. In this paper, we propose a novel model to explore the effectiveness of representing data as a composite unit, rather than indivisible blocks. The input data sufficiency and the relevance of the information output are evaluated in the example of analyzing an administrative form. We found that the new streamlined form proposed resulted in a 15% improvement in IQ. Additionally, we found the relationship between the data quantity and IQ was not a “simple” correlation, as IQ may increase without a corresponding increase in data quantity. We conclude that our study shows that the representation of data as a composite unit is a determining factor in IQ assessment.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,776
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,021
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,491
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,077 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2019
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Résumé présentoui

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