Faceted navigation of social tagging applications
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this paper is to conduct an analysis of seventeen existing and proposed methodologies for the use of facets in social tagging applications, with particular emphasis placed on the extent to which these methodologies address the following questions: ● How do you choose facets that can apply generally to all subjects in social tagging applications ● How many facets would suffice to cover site members’ needs? ● Who should choose the facets? ● How do you ensure that the facets chosen reflect the needs of the site members? ● How do you maintain the facets and impose quality control over them? Results of this analysis indicate that these methodologies provide insufficient guidelines for the choice, evaluation, and maintenance of the facets. An underlying problem in many of these studies is their lack of clear definitions of what constitutes a facet. The lack of emphasis on the mutual exclusivity of facets is particularly troublesome, since it is perhaps this attribute that would determine the effectiveness of facets in a social tagging application. Most of the proposed methodologies do not address how facets are to be derived or maintained. A proposed framework for a more rigorous approach to the incorporation of facets into social tagging applications is presented to facilitate the use of facet analysis as a bridge between the benefits of the grassroots, bottom-up approach to the selection of tags, and a more controlled and efficient organization and visual browsing of tags in social tagging applications.
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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 | 0,012 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».