Digital information interaction as semantic navigation
Notice bibliographique
Résumé
Introduction In this chapter we focus on the research area of digital information interaction, which emphasizes searchers’ direct engagement with and manipulation of information objects as they search and browse through digital information environments. This is an area of active research that has opened up in recent years as information retrieval (IR) research has expanded its focus from the mechanics of retrieval (i.e. indexing, data structures and retrieval algorithms) to include a broader ‘retrieval in context’ perspective that takes into account the whole system, the affective, cognitive and physical attributes of users and the environment in which searching takes place (Ingwersen and Jarvelin, 2005). A number of meetings and workshops have focused on this area, including the Information Retrieval in Context (IRiX) workshops at the ACM SIGIR (Association for Computing Machinery Special Interest Group Information Retrieval) conference (2004–5), the Information Interaction in Context (IIiX) Conference (2006–ongoing) and the Human Computer Information Retrieval (HCIR) Workshops (2007–ongoing). Immersive information systems, in which users are placed in content-rich environments with tools and technologies designed to help them search, filter and navigate through the information landscape, are now commonplace. In these types of environments, IR can no longer best be modelled as a transaction, but is more akin to an ‘experience’, in which searchers are influenced by the information objects they encounter and also shape and create their information environment by selecting, linking, tagging and commenting (Marchionini, 2008; Toms, 2002). For many people, these kinds of interactions with digital information are the primary means by which they read and learn, whether at work, at school or at leisure. However, numerous studies that utilize server logs of bibliographic and web based information systems have shown that digital information behaviour is markedly different from that in traditional print information environments. Digital information use tends to be non-linear, shallow and piecemeal. Readers jump frequently from one document to the next, ‘skimming and bopping’ through networked information spaces (JISC, 2008; Nicholas et al., 2007). Concerns have been raised that this type of information behaviour represents the ‘intellectual equivalent of empty calories’ (Rich, 2008) and inhibits deep, critical engagement with informational content (Marshall, 2005).
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,004 |
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 ».