Notice bibliographique
Résumé
Introduction Information retrieval systems are purposeful devices developed to service multiple objectives from locating the current weather conditions to identifying critical evidence for use in complex decision making. Those systems evolved from extracting bibliographic data held in large libraries of references, to retrieving nuggets of information from full-text repositories. However, we tend to think of information retrieval systems simply as generic search systems that respond to a query with a set of results to meet some information need, rather than purposeful applications whose raison d’êtr e is to deliver task-specific information that leads to problem resolution. The early discussions about information retrieval systems implicitly and erroneously equated the concept of task with a user's information need, problem, question or request (e.g. Saracevic et al., 1988; Saracevic and Kantor, 1988a, 1988b; Tague-Sutcliffe, 1992); the exact word used depended on the decade and origin of the work. The task that triggered the need was usually considered peripheral to the research. The explicit study of task is relatively new in information science. It appeared, for example, as an index term only in the second edition of Case's (2002, 2007) seminal analyses of information needs and seeking research. Its systematic use in information seeking and retrieval research is within the 21st century, a focus that occurred for several reasons, and possibly as a consequence of all of them: • Studies of ‘online searching’ went from being assessments of search outcomes and processes (see, for example, Saracevic et al., 1988; Saracevic and Kantor, 1988a, 1988b), to testing experimental variables (e.g. Koenemann and Belkin, 1996). Research protocols also went from being quasi-experimental and observational, to being more formally designed as human-based experiments following standard research design practices. • With the emergence of human–computer interaction in the 1980s came user-centred design and user testing, which brought user intentions, requirements and tasks to the forefront of systems development, and with it the premise that systems support people and the work that they do – their tasks. Using scenarios and tasks to design systems and for system and usability testing became de rigueur (see, for example, Rosson and Carroll, 2002). These developments have influenced information seeking and retrieval research, although a set of requirements has rarely been specified for a particular information retrieval application, for example a law office or an educational setting.
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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,019 |
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 ».