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Enregistrement W2981593253 · doi:10.2196/14372

A Comprehensive Framework to Evaluate Websites: Literature Review and Development of GoodWeb

2019· review· en· W2981593253 sur OpenAlexvenueno aff
Rosalie Allison, Catherine Hayes, Cliodna McNulty, Vicki L. Young

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2019
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Accessibility for Disabilities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityInteractivityComputer scienceWorld Wide WebQuality (philosophy)Process (computing)Human–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Attention is turning toward increasing the quality of websites and quality evaluation to attract new users and retain existing users. OBJECTIVE: This scoping study aimed to review and define existing worldwide methodologies and techniques to evaluate websites and provide a framework of appropriate website attributes that could be applied to any future website evaluations. METHODS: We systematically searched electronic databases and gray literature for studies of website evaluation. The results were exported to EndNote software, duplicates were removed, and eligible studies were identified. The results have been presented in narrative form. RESULTS: A total of 69 studies met the inclusion criteria. The extracted data included type of website, aim or purpose of the study, study populations (users and experts), sample size, setting (controlled environment and remotely assessed), website attributes evaluated, process of methodology, and process of analysis. Methods of evaluation varied and included questionnaires, observed website browsing, interviews or focus groups, and Web usage analysis. Evaluations using both users and experts and controlled and remote settings are represented. Website attributes that were examined included usability or ease of use, content, design criteria, functionality, appearance, interactivity, satisfaction, and loyalty. Website evaluation methods should be tailored to the needs of specific websites and individual aims of evaluations. GoodWeb, a website evaluation guide, has been presented with a case scenario. CONCLUSIONS: This scoping study supports the open debate of defining the quality of websites, and there are numerous approaches and models to evaluate it. However, as this study provides a framework of the existing literature of website evaluation, it presents a guide of options for evaluating websites, including which attributes to analyze and options for appropriate methods.

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)0,129
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,157
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,680

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1290,157
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,006
Bibliométrie0,0670,048
Études des sciences et des technologies0,0060,008
Communication savante0,0180,026
Science ouverte0,0050,012
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,258
Tête enseignante GPT0,552
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations60
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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