Table Scraps: An Actionable Framework for Multi-Table Data Wrangling\n From An Artifact Study of Computational Journalism
Notice bibliographique
Résumé
For the many journalists who use data and computation to report the news,\ndata wrangling is an integral part of their work.Despite an abundance of\nliterature on data wrangling in the context of enterprise data analysis, little\nis known about the specific operations, processes, and pain points journalists\nencounter while performing this tedious, time-consuming task. To better\nunderstand the needs of this user group, we conduct a technical observation\nstudy of 50 public repositories of data and analysis code authored by 33\nprofessional journalists at 26 news organizations. We develop two detailed and\ncross-cutting taxonomies of data wrangling in computational journalism, for\nactions and for processes. We observe the extensive use of multiple tables, a\nnotable gap in previous wrangling analyses. We develop a concise, actionable\nframework for general multi-table data wrangling that includes wrangling\noperations documented in our taxonomy that are without clear parallels in other\nwork. This framework, the first to incorporate tablesas first-class objects,\nwill support future interactive wrangling tools for both computational\njournalism and general-purpose use. We assess the generative and descriptive\npower of our framework through discussion of its relationship to our set of\ntaxonomies.\n
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| 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 ».