The Combined Effects of Response Time and Message Content on Growth Patterns of Discussion Threads in Computer-Supported Collaborative Argumentation.
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the effects of response time and message content on the growth patterns of discussion threads in computer-supported collaborative argumentation. Event sequence analysis was used to measure response times between threaded messages and responses containing arguments, evidence, critiques, evaluations, and other comments from online debates. The results supported and contradicted the findings of Hewitt and Teplovs (1999). Response rates overall declined at a rate of 17% per day in wait time across all message categories. On the other hand, the posting of critiques and particular types of argumentative exchanges produced higher response rates of .72 and higher, and their average wait times of 1.04 days were significantly longer than those of other message types. The debate format and use of message labels may have produced sufficient argumentative exchanges to produce high response rates despite the long response times, which in turn helped sustain the growth of discussion threads. L’etude examine les effets du temps de reponse et du contenu du message sur les modeles de croissance du volume des discussions dans l’argumentation collaborative assistee par ordinateur. L’analyse sequentielle des evenements a ete utilisee pour mesurer les temps de reponse, i.e. le temps entre les messages envoyes et les reponses recues qui contenaient des arguments, des preuves, des critiques, des evaluations et d’autres commentaires issus des debats en ligne. Les resultats ont appuye et contredit les resultats de Hewitt et Teplovs (1999). D’une part, le rythme des reponses a diminue dans l’ensemble, a un taux de 17 % par jour en temps d’attente dans toutes les categories de message. D’autre part, les articles de critique et d’argumentation ont produit des taux de reponse plus eleves, soit de 72 % et plus, et leur temps d’attente moyen, 1,04 jours, etait nettement plus long que celui des autres types de message. Il est possible que la formule debat et l’utilisation de labels pour identifier les messages aient produit suffisamment d’echanges d’argumentation entrainant des taux de reponse eleves, malgre les longs temps de reponse, qui a leur tour ont favorise la croissance du volume des discussions.
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 | 0,041 | 0,351 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».