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Enregistrement W7135639384

Anatomy of System Notations: A comprehensive inventory of graphical devices

2023· article· en· W7135639384 sur OpenAlexaff
Peter Stoyko

Notice bibliographique

RevueOCAD University Open Research Repository (OCAD University) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSystems Engineering Methodologies and Applications
Établissements canadiensOntario College of Art and Design
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNotationVisualizationChartGraphical user interfaceGraphical displayData visualization
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

System graphical notations are standardised shorthands for diagramming systems. Most take the form of node-and-link diagrams (hypergraphs), stacks, and spatial-map encodings. These graphical notations remain in widespread use but have not evolved significantly over the last thirty years. That plateauing is conspicuous given the many advancements in other forms of system visualisation and systems thinking in general. The Pattern Atlas of System Vulnerabilities was presented at RSD11. That work included a poster itemising 30 forms of problematic system entanglement. The new exhibit presents subsequent work that attempts to visually disentangle complex interactions within and between systems. A poster itemises and illustrates the various graphical devices used in system graphical notations. In a sense, this would be an anatomy chart of system notations in all their diversity. The poster identifies which forms work better, which are dysfunctional, and which are innovations that have been under-used (or otherwise neglected). Those insights provide a stepping stone to the creation of updated notations, ideally, ones better suited to our era in which multi-media maps are overtaking static ones. Those insights would also suggest good practices for those who integrate system notations into other forms of graphics, such as infographics, gigamaps, and synthesis maps.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0120,017
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,008

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeSans objet
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
Résumé présentoui

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