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Enregistrement W3188759586 · doi:10.1177/14738716211033246

MuzLink: Connected beeswarm timelines for visual analysis of musical adaptations and artist relationships

2021· article· en· W3188759586 sur OpenAlexafffundabout
François Lévesque, Thomas Hurtut

Notice bibliographique

RevueInformation Visualization · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueData Visualization and Analytics
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTimelineComputer scienceVisualizationMusicalSet (abstract data type)Domain (mathematical analysis)Exploratory searchHuman–computer interactionGraphInformation visualizationWorld Wide WebData scienceArtificial intelligenceTheoretical computer scienceVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rise of open data in the cultural domain is democratizing access to complex datasets usually presented as large multivariate and multilayered graphs. However, the exploration of such datasets is challenging for laypersons. The objective of this work is to develop and evaluate a new method for exploring and understanding a specific type of multilayered graph that combines a large bipartite graph with a set of tree structures. This paper proposes MuzLink, an interactive visualization tool that allows the user to navigate, search, locate, and compare collaborative and influential relationships between musical artists through the exploration of musical adaptations. The proposed tool is based on a set of connected timelines visualizing how an artist’s collaborations, inspirations, and influences evolved over time. This design study is conducted in close collaboration with BAnQ, the national library and archives agency of the Quebec government. A controlled user study, done with a group of BAnQ users, and two case studies, show how the proposed approach is capable of performing a considerable set of analytical and exploratory tasks.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,002

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,288 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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