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Enregistrement W4403433774 · doi:10.1002/pra2.1096

Conceptions of Everyday Life in Information Science

2024· article· en· W4403433774 sur OpenAlexaff
Jenna Hartel, Ana Ndumu, Melissa G. Ocepek, Ian Ruthven

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Association for Information Science and Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInformation Systems Theories and Implementation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEveryday lifeEpistemologySociologyCognitive sciencePsychologyData scienceComputer sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This panel examines conceptions of everyday life in Information Science. Several theories about everyday life and its information phenomena will be reviewed and analyzed for their origins, distinctions, and divergent claims. Four expert panelists who have published on these matters will encapsulate their ideas, and there will be a video interlude, as well. By design, the panel Agenda features short opening statements, leaving 40 minutes to discuss: How do existing notions of everyday life within Information Science bring information into focus in different ways? Are informational conceptions of everyday life adequate or wanting of critical re‐examination? In keeping with ASIS&T's multiperspective community, inputs will be sought from students, practitioners, first‐time conference attendees, and other groups, in turn. If, as Marcia J. Bates claims, we are “…always looking for the red thread of information in the social texture of people's lives” (1999, p. 1048) then we need to individually and collectively reflect on the nature of everyday life.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,911
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,016
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,297 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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