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Enregistrement W4400503601 · doi:10.54337/nlc.v14i1.8098

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2024· article· en· W4400503601 sur OpenAlexaff
Gordon Rugg, Thiago Lemes de Oliveira, Valentina Arancibia, Marguerite Koole, John Traxler

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Conference on Networked Learning · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCognitive and psychological constructs research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this workshop, we will demonstrate four research tools: 1) card sorting, 2) upward laddering, 3) think-aloud, and 4) a search visualizer. Card sorting can be useful as an exploratory knowledge modelling method to gain insight into people’s understanding of their surrounding world. Derived from Kelly’s Personal Construct Theory (PCT) (Kelly, 1955, Herd, 2001), card sorting can help to explore peoples’ constructs and their perceptions of how the constructs relate to each other; in other words, card sorting can help to elucidate mental frameworks. Although there are many kinds of card sorting, we will guide participants through a hands-on exercise using single-criterion card sorting (using both digital and in person techniques). Participants will learn about text-based, image-based, and object-based options, when to use card sorting, how to collect data, and how to analyse card sorting data through visual-numeric ‘heat maps’ (co-occurrence matrices). The card sorting exercise will lead into upward laddering, a technique that is often used to complement card sorting. While card sorting provides evidence of how constructs are related, upward laddering allows exploration into goals and values (Rugg & Gerrard, 2023). Workshop participants will have an opportunity to access a simple, robust, newly created online tool for upward laddering. Also used alongside card sorting is the think-aloud method which involves both observation to see how people perform a task and think-aloud to hear what people are thinking and noticing while they perform the task. This inexpensive, easy-to-use method allows researchers to tap into reasons and tacit knowledge. The fourth tool we will demonstrate is a newly launched search visualiser (SV). Using keywords, this search tool allows researchers to comb through specific databases and/or to access Google results. Rather than simply return a list of links to articles, the SV returns a visual depiction of the keywords within each text. Each key word is represented as a coloured square. A user can hover their mouse pointer over a given square to see the phrase within which the word appears. Using this tool, researchers can get a better, visual sense of whether the article is likely to offer useful content. There is now a version with audio for visually impaired users as well as a version that can explore synonyms to support textual-literary analysis.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,134

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0110,024
Science ouverte0,0030,018
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0400,010

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.

Tête enseignante Opus0,098
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,328 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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