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Enregistrement W4225100126 · doi:10.1145/3491101.3516397

Equity Talks @SIGCHI

2022· article· en· W4225100126 sur OpenAlexaff
SIGCHI Executive Committee, Adriana S. Vivacqua, Andrew L. Kun, Cale J. Passmore, Helena M. Mentis, Josh Andrés, Kashyap Todi, Matt Jones, Luigi De Russis, Naomi Yamashita, Neha Kumar, Nicola J. Bidwell, Pejman Mirza-Babaei, Priya Kumar, Shaowen Bardzell, Simone Kriglstein, Susan Dray, Susanne Boll, Stacy Branham, Tamara Clegg

Notice bibliographique

RevueCHI Conference on Human Factors in Computing Systems Extended Abstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEthics and Social Impacts of AI
Établissements canadiensOntario Tech UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEquity (law)DiligenceDue diligenceLibrary scienceExecutive committeePolitical scienceComputer scienceWorld Wide WebPublic relationsPsychologyManagementEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Executive Committee (EC) of ACM Special Interest Group on Computer-Human Interaction (SIGCHI) organized a series of ten equity talks from March 2021 to August 2021. These were hour-long recorded virtual roundtable sessions, for which we solicited participation from the SIGCHI community on concerns and questions relating to equity, in a number of areas relevant to SIGCHI. Many concerns were listed, some were repeated across topics, and the EC followed due diligence when it came to presenting this information to the community. What comes next?

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,622
Score d'incertitude au seuil0,539

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,6220,323

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 Opus0,210
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,226 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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