“Unity in Diversity”: A Conversation around the Interdisciplinary Identity of Information Science
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As a dynamic and interdisciplinary field of study, information science has a diverse set of methods, theoretical frameworks, tools and processes that continue to be developed, adopted, and extended through further research, teaching, and practice. Some of the methods and frameworks have origins in other disciplines. The interdisciplinary nature of information science may have enabled the field to grow in stature but it may have also contributed to it being perceived, often unfairly and mistakenly, as lacking a strong identity, brand, and reputation, leading to a possible fragmentation of the field. Continued conversations around factors that may help and/or hinder the field from fulfilling its full potential and how it can position itself to build an identity on a strong track record are necessary. The panel has two main goals: (1) to engage researchers and educators in an interactive discussion on the contributing factors and ways in which information science can remain a diverse and interdisciplinary field, realize its full potential, and build a strong identity as well as identify potential barriers it needs to overcome; and (2) to delineate the roles its stakeholders and allies need to play to achieve that goal of a field with “Unity in diversity”.
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 | 0,132 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,087 | 0,087 |
| Communication savante | 0,040 | 0,049 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,048 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,064 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».