How Do Individuals Understand Multiple Conceptual Modeling Scripts?
Notice bibliographique
Résumé
Because most real-world domains intended to be supported by an information system are complex, practitioners often use multiple different types of conceptual modeling scripts to understand them. We performed two experiments to examine how two theoretical factors of multiple scripts— combined ontological completeness and ontological overlap—influence how users develop an understanding of a real-world domain from multiple scripts. Results of the first experiment show that to some degree, ontological overlap improves participants’ understanding of a domain, more so than combined ontological completeness. In the second experiment, we tracked the eye movement data of participants to understand how ontological overlap between scripts impacts users’ information search and cognitive integration processes. We found that some occurrence of semantically similar constructs between scripts helps individuals to identify and relate constructs presented in different scripts. Users, therefore, can identify and focus on script areas that are relevant to their problem tasks. However, a high level of ontological overlap decreases the attention paid by participants to relevant task-specific areas because they spend more time searching for relevant information. Together, our findings both refine and extend existing conceptual modeling theory. We clarify the dialectics between the full and parsimonious real-world representations offered through multiple scripts and the individual’s understanding of the domain that is represented by those scripts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».