Différences individuelles lors de la navigation dans les espaces virtuels : impact sur le design des systèmes
Bibliographic record
Abstract
L’évolution rapide des systèmes, leur complexité grandissante et la propagation des nouvelles technologies de l’information à tous les paliers de la société et dans diverses applications de la vie quotidienne posent un défi de taille aux spécialistes du design des systèmes informatiques. Ils ne peuvent plus compter sur des modèles génériques (Dillon et Watson 1996; Chen 2000) et assumer qu’une formation standardisée saura pallier les faiblesses de tous les profils d’utilisateurs (Ford 2000; Ford et Chen 2000). C’est ce qui explique, au moins en partie, la prolifération d’études portant sur les différences individuelles. Nous avons voulu explorer l’impact qu’a eu l’évolution de la notion d’hypertexte vers le concept d’espace virtuel sur l’étude de l’orientation spatiale et des comportements navigationnels. À partir d’une revue de la littérature des principaux écrits parus depuis 1997, nous présentons une analyse en trois parties : la première tente de cerner les rapports entre les individus et les nouveaux environnements électroniques et présente les concepts principaux. La deuxième partie dégage les caractéristiques méthodologiques des expérimentations passées en revue et examine les facteurs susceptibles d’influencer les comportements et l’usage des hypermédias. La troisième partie de l’analyse dresse le bilan théorique de ces recherches et souligne la complexité des problèmes soulevés.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.008 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".