Uncovering Data Landscapes through Data Reconnaissance and Task Wrangling
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.
Notice bibliographique
Résumé
Domain experts are inundated with new and heterogeneous types of data and require better and more specific types of data visualization systems to help them. In this paper, we consider the data landscape that domain experts seek to understand, namely the set of datasets that are either currently available or could be obtained. Experts need to understand this landscape to triage which data analysis projects might be viable, out of the many possible research questions that they could pursue. We identify data reconnaissance and task wrangling as processes that experts undertake to discover and identify sources of data that could be valuable for some specific analysis goal. These processes have thus far not been formally named or defined by the research community. We provide formal definitions of data reconnaissance and task wrangling and describe how they relate to the data landscape that domain experts must uncover. We propose a conceptual framework with a four-phase cycle of acquire, view, assess, and pursue that occurs within three distinct chronological stages, which we call fog and friction, informed data ideation, and demarcation of final data. Collectively, these four phases embedded within three temporal stages delineate an expert's progressively evolving understanding of the data landscape. We describe and provide concrete examples of these processes within the visualization community through an initial systematic analysis of previous design studies, identifying situations where there is evidence that they were at play. We also comment on the response of domain experts to this framework, and suggest design implications stemming from these processes to motivate future research directions. As technological changes will only keep adding unknown terrain to the data landscape, data reconnaissance and task wrangling are important processes that need to be more widely understood and supported by the data visualization tools. By articulating a concrete understanding of this challenge and its implications, our work impacts the design and evaluation of data visualization systems.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle