Notice bibliographique
Résumé
There have been several studies on the distributions of index terms, title terms, authors and other elements used in searching bibliographic databases. What is needed is to relate this information of the actual usage of terms in searching. This study uses data from monitoring the actual usage of terms in an online catalog at the School of Library and Information Science at the University of Western Ontario. Every time a term was used in a search expression, a count in the dictionary file was updated. If a word was not in the dictionary it was added. In this way we can see which words are in the catalog and not searched and also those which were searched but not in the dictionary. As a check on other studies the rank distribution of terms used in searching was checked and found to be of a general Zipf type. The main interest was to check if high frequency terms in the catalog were used frequently in searching. Several measures of this were tried. First the regular scatterplot of frequency of use in the catalog versus the frequency in searching was checked and Pearson’s correlation coefficient was calculated. The correlation was reasonably high at 0.74. Since the total number of terms and frequencies was much larger in the catalog, a plot of the rank of the terms in the catalog was plotted against the rank of the term in searching. This provided a very scattered plot with less clustering at the origin as in the original plot of frequencies. The Spearman rank correlation coefficient was moderate at 0.58. Some studies have suggested that removing high frequency and very low frequency terms from the search vocabulary will improve retrieval performance. This data shows that many general users actually use these terms in searching. Currently a sample of search words are being analyzed for factors which affect the correlation, such as errors in both the catalog and searching, the effect of truncations, and the effect of stemming (which was done on both the catalog vocabulary and the search terms).
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 | 0,008 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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.
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 ».