Eyetracking research of Readability of Bibliographical Styles by the example of academic management systems
Bibliographic record
Abstract
These/Ziel: Die Untersuchung sollte die Frage beantworten, auf welche Weise die Studenten eine digitale Bibliografie nutzen, um ihre eigenen Positionen zu finden. Die Untersuchungen sollten auf den meist intuitiven Stil einer bibliografischen Beschreibung, die sich die Studenten vornehmen, hinweisen sowie die Ästhetik der Veröffentlichungsmethoden einer thematischen Bibliografie im Rahmen der didaktischen Unterstützung und der digitalen Studenten- und Mitarbeiter-Verwaltungssysteme verbessern.Forschungsmethode: Die geschilderte Untersuchung wurde mithilfe eines Mobilgeräts zur Blickerfassung in der Infrarot-Technologie und einer Frequenz von 60Hz an einer Gruppe von Studenten der „Informationsarchitektur“ durchgeführt. Um ein ausgewogenes Maß an Komplexität für verschiedene bibliografische Stile zu erreichen, umfasste das Experiment neben dem Gerät zur Blickerfassung auch den Fragebogen mit detaillierten Fragen in Hinblick auf die einzelnen Elemente der bibliografischen Beschreibung. In der Untersuchung bediente man sich des gemischten Stils Vancouver, des traditionellen polnischen Stils in Übereinstimmung mit der Norm (PN-ISO 690: 2002 und PN ISO 690 2) sowie eines, der sich ausschließlich auf die Netzbestände stützte.Ergebnisse/Schlussfolgerungen: Es sind Pilotuntersuchungen, und ihre Ergebnisse werden am Beispiel der USOS-Webseite der Nikolaus-Kopernikus-Universität dargestellt.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".