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Enregistrement W2966748507 · doi:10.29173/cais980

Metaphors, for dealing with data in the workplace

2018· article· en· W2966748507 sur OpenAlexaffvenue
Eva Hourihan Jansen

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Annual Conference of CAIS / Actes du congrès annuel de l ACSI · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Issues in South Africa
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociologyInformation scienceLibrary scienceHumanitiesPsychologyEthnologyComputer sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This year the CAIS-ACSI cfp asked us to consider how data are involved in people’s information behaviours, practices, and experiences. This paper responds by drawing on analytical themes and data from completed research on a standard classification system in workplace information practices. I take the view that classification systems are cultural artifacts (Beghtol 2010, p.10) and big data are social artifacts (Ibekwe-San Juan & Bowker 2017, p. 193). Metaphors for occupational data have become naturalized in workplace discourse. Metaphors also contribute to our understandings of information and its role in employment and migration. The research offers alternative readings of these metaphors and proposes ways these address information-centric beliefs in workplace practices.Cette année, l’appel à propositions du CAIS-ACSI nous a demandé d’examiner comment les données sont impliquées dans les comportements, les pratiques et les expériences informationnelles des gens. Cet article répond à l’appel en s'appuyant sur des thèmes analytiques et des données provenant d’une recherche achevée sur un système de classification standard dans les pratiques informationnelles sur le lieu de travail. Je suis d'avis que les systèmes de classification sont des artefacts culturels (Beghtol 2010, p.10) et que les données massives sont des artefacts sociaux (Ibekwe-San Juan & Bowker 2017, p.193). Les métaphores sur les données professionnelles ont été naturalisées dans le discours sur le lieu de travail. Les métaphores contribuent également à notre compréhension de l'information et de son rôle dans l'emploi et la migration. Cette recherche propose des alternatives de lecture de ces métaphores et propose des façons de les utiliser pour aborder les croyances centrées sur l'information dans les pratiques en milieu de travail.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0090,039
Communication savante0,0130,025
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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