Reflecting on Two Decades of Information Horizons Theory and Method: Applications and Innovations
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Information horizons is a theory and method that embraces behavioral, cognitive and social aspects of information seeking, sharing, and use. As the first method originating in information science that uses a graphical data collection technique (Hartel, 2016), it has served as the underpinning methodology for numerous investigations for over 20 years. The method is often applied in studies of diverse communities not traditionally included in research, such as lower socio‐economic populations. Information horizons is also valuable in teaching master's and doctoral students about information behavior and importance of theoretical constructs. For example, over 700 master's students at the University of Toronto have completed exploratory, empirical studies using the method. A strength of the method is its extensibility; researchers have extended and adapted the method for use with different populations and to investigate different types of information behavior. This panel will explore the varied applications of the information horizon method, engage the audience in open discussion about the information horizons method for research and teaching, and explore how theoretical and methodological approaches can be more effectively shared across the information science and related communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,129 | 0,127 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,036 |
| Communication savante | 0,016 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».