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Enregistrement W6968689576 · doi:10.5281/zenodo.7852020

InterPARES Trust AI - RA05 - Users' approaches and behaviors in accessing records and archives in the perspective of AI: a global user study Phase 1 – Italian study

2023· report· en· W6968689576 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueU-PAD Unimc - Open Digital Publications (University of Macerata) · 2023
Typereport
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)Field (mathematics)Sample (material)State (computer science)Archival scienceUser interfaceField research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was organized within the International research project InterPARES Trust AI, whose P.I. is prof. Luciana Duranti, luciana.duranti@ubc.ca , with the Co-Direction of prof. Muhammad Abdul-Mageed, muhammad.mageed@ubc.ca, both at the University of British Columbia, Vancouver, Canada. The study RA05 - Users' approaches and behaviors in accessing records and archives in the perspective of AI: a global user study, is coordinated by Pierluigi Feliciati, University of Macerata, Italy, and carried out by a team composed of: Jessica Bushey, San José State University, California, USA, Giorgia Di Marcantonio, University of Macerata, Italy, Darra Hoffmann, San José State University, California, USA, Lorette Jacobs, University of South Africa, Tshepho Mosweu, University of Botswana, Adele Torrance, Ingenium, Canada. the field research aims to produce more evidence about how the functions within reference and access in adopting AI support could be articulated and match those metrics with data from real users. Data is lacking internationally on the actual User Experience of accessing records and archives and no shared methodologies have been accepted worldwide. Without shared protocols and metrics, users' behavior and satisfaction (quality of access) studies are typically undertaken within specific services in their local context. How much do we know about how digital archival users perform their research? Do they use personal names? Places? Dates? Functions? Subjects? Are they comfortable with the language of interfaces and records? Are they willing to share their research data to improve archival services by adopting AI tools? The data collected by involving a sample of final users could give an idea about their satisfaction with existing digital archival reference and access services and their actual awareness, expectations and concerns about adopting AI tools to reference and access archival records. The study, started in the first weeks of 2022, was integrated with the collection of an updated bibliography to document the state-of-the-art about digital archival users' studies. The Italian online survey was launched on October 10th, 2022 in collaboration with four Italian State Archives: Turin, Milan, Venetia and Ascoli Piceno, and closed on December 11th. Together with the survey, to support Archives in engaging their selected users, we prepared a poster to be printed and posted in the reading rooms and a template letter to be sent to users’ mailing lists, if existing.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,004

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 Opus0,157
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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