The Collaborative Metadata Repository (CoMetaR) Web App: Quantitative and Qualitative Usability Evaluation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle