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Enregistrement W3179007895 · doi:10.5209/arab.72801

The Role of Local Content in Wikipedia: A Study on Reader and Editor Engagement

2021· article· en· W3179007895 sur OpenAlexaboutno aff
Marc Miquel-Ribé, David Laniado, Andreas Kaltenbrunner

Notice bibliographique

RevueÁrea Abierta · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWikis in Education and Collaboration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIntesa Sanpaolo Innovation Center
Mots-clésRelevance (law)Context (archaeology)Content (measure theory)PoliticsQuarter (Canadian coin)World Wide WebMedia studiesSociologyComputer scienceHistoryPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

About a quarter of each Wikipedia language edition is dedicated to representing “local content”, i.e. the corresponding cultural context (geographical places, historical events, political figures, among others). To investigate the relevance of such content for users and communities, we present an analysis of reader and editor engagement in terms of pageviews and edits. The results, consistent across 15 diverse language editions, show that these articles are more engaging for readers, and especially for editors. The highest proportion of edits on cultural context content is generated by anonymous users, and also administrators engage proportionally more than plain registered editors. In fact, looking at the first week of activity of every editor in the community, administrators already engage proportionally more than other editors in content representing their cultural context. These findings indicate the relevance of this kind of content both for fulfilling readers' informational needs and stimulating the dynamics of the editing community.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,304
Score d'incertitude au seuil0,741

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,299 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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