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Enregistrement W4403433502 · doi:10.1002/pra2.1105

Ethnographic Stories in Information Science

2024· article· en· W4403433502 sur OpenAlexaff
Kaitlin Montague, Jenna Hartel, Devon Greyson, Ina Fourie, Pelle Tracey

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Association for Information Science and Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAnthropological Studies and Insights
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnographySociologyAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Considering the conference theme “Putting People First: Responsibility, Reciprocity, and Care in Information Science Research and Practice,” this panel brings an ethnographic methodological conversation to the 2024 ASIS&T Annual Meeting. Our session emphasizes how participants' stories are one of the most human‐centered tools we have in research, highlighting how storytelling is an integral part of being human. The panelists have conducted ethnographic fieldwork in various contexts and begins with an introduction about ethnography as a form of storytelling, introducing concepts of vulnerability and reciprocity. Panelists will then reflect on ethnographic stories before turning to teaching Information Ethnography. Our session aims to broach the joys and challenges of ethnographic research by bringing a new honesty to the conversation in Information Science. We will engage the audience in open discussion, before breaking out into smaller groups, fostering an intimate, safe space to share stories about past research.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,896
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,007
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,009
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,293 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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