What the Crowd Sources: A Protocol for a Contribution-Centred Systematic Literature Review of Data Crowdsourcing Research
Notice bibliographique
Résumé
Data crowdsourcing is the mobilization of large groups of contributors—often volunteers via the Internet—to collect and/or analyze data. Research on data crowdsourcing often prioritizes the data consumer or project sponsor. Significant gaps remain in understanding how to address design issues from the perspective of data crowdsourcing contributors. A systematic literature review is an ideal method for identifying gaps in how researchers conceptualize contributions in data crowdsourcing. This project presents a protocol for such a systematic literature review of data crowdsourcing. We will use the protocol to guide a subsequent systematic literature review and the construction of a data-information-knowledge-wisdom chart that identifies critical gaps and opportunities for research in data crowdsourcing 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.
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 | 0,334 | 0,411 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,011 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,068 | 0,025 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».