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Enregistrement W3215808258 · doi:10.2196/30308

The Collaborative Metadata Repository (CoMetaR) Web App: Quantitative and Qualitative Usability Evaluation

2021· article· en· W3215808258 sur OpenAlexvenueno aff
Mark R Stöhr, Andreas Günther, Raphael W. Majeed

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Informatics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueResearch Data Management Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDeutsches Zentrum für LungenforschungBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésUsabilityComputer scienceMetadataWorld Wide WebWeb usabilitySystem usability scaleHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In the field of medicine and medical informatics, the importance of comprehensive metadata has long been recognized, and the composition of metadata has become its own field of profession and research. To ensure sustainable and meaningful metadata are maintained, standards and guidelines such as the FAIR (Findability, Accessibility, Interoperability, Reusability) principles have been published. The compilation and maintenance of metadata is performed by field experts supported by metadata management apps. The usability of these apps, for example, in terms of ease of use, efficiency, and error tolerance, crucially determines their benefit to those interested in the data. OBJECTIVE: This study aims to provide a metadata management app with high usability that assists scientists in compiling and using rich metadata. We aim to evaluate our recently developed interactive web app for our collaborative metadata repository (CoMetaR). This study reflects how real users perceive the app by assessing usability scores and explicit usability issues. METHODS: We evaluated the CoMetaR web app by measuring the usability of 3 modules: core module, provenance module, and data integration module. We defined 10 tasks in which users must acquire information specific to their user role. The participants were asked to complete the tasks in a live web meeting. We used the System Usability Scale questionnaire to measure the usability of the app. For qualitative analysis, we applied a modified think aloud method with the following thematic analysis and categorization into the ISO 9241-110 usability categories. RESULTS: A total of 12 individuals participated in the study. We found that over 97% (85/88) of all the tasks were completed successfully. We measured usability scores of 81, 81, and 72 for the 3 evaluated modules. The qualitative analysis resulted in 24 issues with the app. CONCLUSIONS: A usability score of 81 implies very good usability for the 2 modules, whereas a usability score of 72 still indicates acceptable usability for the third module. We identified 24 issues that serve as starting points for further development. Our method proved to be effective and efficient in terms of effort and outcome. It can be adapted to evaluate apps within the medical informatics field and potentially beyond.

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,335 · 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'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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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