MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4225131971 · doi:10.1145/3491101

CHI Conference on Human Factors in Computing Systems Extended Abstracts

2022· paratext· en· W4225131971 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeparatext
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBig Data and Business Intelligence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of California, DavisAmes Research CenterIndraprastha Institute of Information Technology, DelhiSingapore Management UniversityUniversité de LyonDaegu Gyeongbuk Institute of Science and TechnologyUniversiteit HasseltUniversität StuttgartInstitut Teknologi Sepuluh NopemberKing Mongkut's University of Technology North BangkokUniversity of Cape TownKorea Advanced Institute of Science and TechnologySingapore University of Technology and DesignTechnische Universität BerlinAustrian Institute of TechnologyUniversity of California, IrvineOulun YliopistoLinnéuniversitetetIndian Institute of Technology BombayUniversidade de LisboaLudwig-Maximilians-Universität MünchenNewcastle UniversityUniversiti Teknologi MalaysiaNational Tsing Hua UniversityBinus UniversityTechnische Universität WienUniversity of Ontario Institute of TechnologyUniversity of TokyoUniversity of AucklandDanmarks Tekniske UniversitetAlfaisal UniversityUniversity of WaterlooPennsylvania State UniversitySimon Fraser UniversityUniversity of TorontoMarquette UniversityUniversità degli Studi di Milano-BicoccaRWTH Aachen UniversityUniversity of GlasgowChulalongkorn UniversityUniversität UlmChalmers Tekniska HögskolaUniversity of WashingtonAalborg UniversitetUniversiti Putra MalaysiaUniversity of California, San DiegoUniversité Paris-SaclayUniversity of CincinnatiAalto-YliopistoUniversity of SeoulNorthwestern UniversityKangwon National UniversityUniversity of South AustraliaKungliga Tekniska HögskolanUniversity of MelbourneMonash UniversityUniversity of Toronto MississaugaInternational Science and Technology CenterUniversity of LimerickNational University of SingaporePrinceton UniversitySwansea UniversityUniversity of California, Santa BarbaraMasarykova UniverzitaGoogleAustralian National UniversityUniversity of SussexLehigh UniversityTechnische Universiteit EindhovenTechnische Universität DarmstadtUniversity of OxfordCentre National de la Recherche ScientifiqueKing's College LondonRMIT UniversityUniversity of WarwickAarhus UniversitetIndiana University-Purdue University IndianapolisUniversität SiegenUniversity of Central FloridaPolitecnico di TorinoNorthumbria UniversityInstitut Polytechnique de ParisUniversität SalzburgUniversità degli Studi di MilanoKingston UniversityUniversity of California MercedAugusta UniversityUmeå UniversitetDeakin UniversityUniversity of DenverWestern Washington UniversityLahore University of Management SciencesUniversidad Politécnica de MadridQueensland University of TechnologyUniversity of PennsylvaniaUniversity of PatrasUniversität des SaarlandesUniversity College DublinMicrosoft ResearchMcGill UniversityWellesley CollegeUniversity of Colorado BoulderUniversity College LondonUniversity of SouthamptonUniversidade Federal do Rio de JaneiroGeorgia Institute of TechnologyCarl von Ossietzky Universität OldenburgUniversität BremenCarnegie Mellon UniversityFlanders MakeUniversity of Central LancashireArizona State UniversityTrent UniversitySyddansk UniversitetHarvard UniversitySyracuse UniversityYork UniversityOhio State UniversityMassachusetts Institute of TechnologyCalifornia Institute of TechnologyVlaamse regeringClemson UniversityHSBC Bank USANational Aeronautics and Space AdministrationUniversity of Southern CaliforniaPurdue UniversityMalmö HögskolaKing Saud UniversityFlorida State UniversityDalhousie UniversitySan Francisco State UniversityTechnische Universiteit DelftStockholms UniversitetBauhaus-Universität WeimarUniversity of Maryland, Baltimore County
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Grounded Theory Methodology (GTM) is a powerful way to develop theories where there is little existing research using a flexible but rigorous empirically-based approach. Although it originates from the fields of social and health sciences, it is a field-agnostic methodology that can be used in any discipline. However, it tends to be misunderstood by researchers within HCI. This paper sets out to explain what GTM is, how it can be useful to HCI researchers, and examples of how it has been misapplied. There is an overview of the decades of methodological debate that surrounds GTM, why it’s important to be aware of this debate, and how GTM differs from other, better understood, qualitative methodologies. It is hoped the reader is left with a greater understanding of GTM, and better able to judge the results of research which claims to use GTM, but often does not.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,732
Score d'incertitude au seuil0,897

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2680,066

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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,176 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations174
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetBig Data and Business IntelligenceTravaux en français237 207