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
Notice bibliographique
Résumé
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 - <em>Users' approaches and behaviors in accessing records and archives in the perspective of AI: a global user study</em>, 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 10<sup>th</sup>, 2022 in collaboration with four Italian State Archives: Turin, Milan, Venetia and Ascoli Piceno, and closed on December 11<sup>th</sup>. 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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».