When words are key: negotiating meaning in information research
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This project set out to explore information scholars’ perceptions of the influence of their keyword selections and the implications of their linguistic choices on possibilities for and perceptions of the field of Information Science. We trialed a narrative methodological approach to investigate the multiple stories told with specific keywords, how they relate to larger discourses within the field and the impact they have on the lives of information researchers. Design/methodology/approach This paper draws on Arthur Frank’s narrative analysis to consider keywords as stories, which shape one’s sense of professional identity and belonging. The analysis, which is informed by insights from multi-disciplinary scholars of keywords, employs data from a keywords-oriented workshop with Information School faculty and students, as well as an online questionnaire sent to heads of Information Schools. Findings We did not find a singular definitive story of information science scholars’ experiences with keywords. Rather we identify tensions surrounding common and contested understandings of discipline, canon and information, engaging the complexity of interdisciplinary, international, intellectual and moral claims of the field. This research offers insight into the experiential factors that shape scholars’ engagement with keywords and the tensions they can create. Originality/value A wealth of bibliometric analyses of keywords focuses on finding the “right” words to describe the scholarship you seek or the work you want others to discover. However, this study offers information researchers a novel approach, creating space to acknowledge the generative tensions of keywords, beyond the extractive logic of search and retrieval.
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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 | 0,072 | 0,174 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,095 |
| Communication savante | 0,040 | 0,075 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».