A Mismatched Group of Items That I Would Not Find Particularly Interesting: Challenges and Opportunities with Digital Exhibits and Collections Labels
Notice bibliographique
Résumé
Objective – The authors sought to identify link language that is user-friendly and sufficiently disambiguates between a digital collection and digital exhibit platform for users from a R1 institution, or a university with high research activity and doctoral programs as classified in the Carnegie Classification of Institutions of Higher Education. Methods – The authors distributed two online surveys using a modified open card sort and reverse-category test via university electronic mailing lists to undergraduate and graduate students to learn what language they would use to identify groups of items and to test their understanding of link labels that point to digitized cultural heritage items. Results – Our study uncovered that the link terms utilized by cultural heritage institutions are not uniformly understood by our users. Terms that are frequently used interchangeably (i.e., Digital Collections, Digital Project, and Digital Exhibit) can be too generic to be meaningful for different user groups. Conclusion – Because the link terms utilized by cultural heritage institutions were not uniformly understood by our users, the most user-friendly way to link to these resources is to use the term we—librarians, curators, and archivists—think is most accurate as the link text based on our professional knowledge and provide a brief description of what each site contains in order to provide necessary context.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,118 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».