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Enregistrement W4403432858 · doi:10.1002/pra2.1017

Exploratory Search in Digital Humanities: A Study of Visual Keyword/Result Linking

2024· article· en· W4403432858 sur OpenAlexaff
Orland Hoeber, Morgan Harvey, Milad Momeni, Abbas Pirmoradi, David T. Gleeson

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Association for Information Science and Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Text Analysis Techniques
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital humanitiesInformation retrievalComputer scienceHumanitiesWorld Wide WebArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT While searching within digital humanities collections is an important aspect of digital humanities research, the search features provided are usually more suited to lookup search than exploratory search. This limits the ability of digital humanities scholars to undertake complex search scenarios. Drawing upon recent studies on supporting exploratory search in academic digital libraries, we implemented two visual keyword/result linking approaches for searching within the Europeana collection; one that keeps the keywords linked to the search results and another that aggregates the keywords over the search result set. Using a controlled laboratory study, we assessed these approaches in comparison to the existing Europeana search mechanisms. We found that both visual keyword/result linking approaches were improvements over the baseline, with some differences between the new approaches that were dependent on the stage of the exploratory search process. This work illustrates the value of providing advanced search functionality within digital humanities collections to support exploratory search processes, and the need for further design and study of digital humanities search tools that support complex search scenarios.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,273
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,273
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0070,011
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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