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Enregistrement W4229958791 · doi:10.1093/acrefore/9780190228613.013.126

Information Visibility

2017· reference-entry· en· W4229958791 sur OpenAlexaff
Brenda L. Berkelaar, Millie A. Harrison

Notice bibliographique

RevueOxford Research Encyclopedia of Communication · 2017
Typereference-entry
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueComplex Network Analysis Techniques
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisibilityTransparency (behavior)SecrecyAccountabilityData scienceComputer scienceInternet privacyPolitical scienceComputer securityGeographyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Information visibility refers to the degree to which information is available and accessible. Availability focuses on whether people could acquire particular information if they wanted. Accessibility focuses on the effort needed to acquire available information. In scholarly, industry, and popular press, people often conflate information visibility with transparency, yet transparency is generally a valued or ideological concept, whereas visibility is an empirical concept. Growing interest in studying and managing information visibility corresponds with the rapid growth in the use of digital, networked technologies. Yet, interest in information visibility existed prior to the introduction of networked information and communication technologies. Research has historically focused on information visibility as a form of social control and as a tool to increase individual, organizational, and social control and coordination. As a research area, information visibility ties to classic communication and interdisciplinary concerns, as well as core concerns of contemporary society including privacy, surveillance, transparency, accountability, democracy, secrecy, coordination, control, and efficiency. An emerging research area with deep historical roots, information visibility offers a promising avenue for future research.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,067
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,245

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,067
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,009
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0200,020
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0730,023

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,332 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations13
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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