The Role of the Working Space Representation and Epistemic Interactions in Map-based Visualizations
Notice bibliographique
Résumé
At present there are many asynchronous programming interface-enabled digital maps (e.g., Google Maps, Google Earth, MSN Virtual Earth) that can facilitate map-based visualization of documents (such as newspaper articles, metadata records, journal papers, books, medical records, job or real estate listings).These maps have built-in interactions which allow users flying through the space, panning and zooming to any location, rotating maps for proper orientations, traveling through time, and viewing linked items.Absent is such maps are tools for higher-level cognitive activities such as information foraging, exploration, sense making, and collection understanding.Geovisualization researchers (MacEachren, 1995;Pequet & Kraak, 2002; Edsall, 2001 and other) might argue that map representations alone can facilitate high-level reasoning activities.But cognitive researchers suggest that epistemic interactions and the representation of the working space may enhance user's performance in reasoning activities even more (Kirsch, 2009; Maglio, Matlock, Raphaely, Chernicky, Kirsch, 1999;Kirsh, 1995b).This paper presents a conceptualization for augmenting map-based visualizations of documents with epistemic interactions and the representation of the working space.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».