Informaatiosta tiedon vuoksi — Informaatiotutkimuksen ilmiöitä ja uomia
Bibliographic record
Abstract
Informaatiota on ympärillämme kaikilla elämänalueilla ja eri välineissä. Oma toimintamme tuottaa, muokkaa ja organisoi informaatiota digitaalisessa maailmassa suoraan tai välillisesti. Siksi informaation hyödyntäminen sekä arviointi edellyttää jokaiselta ymmärrystä ja osaamista. "Informaatiosta tiedon vuoksi" on informaatiotutkimuksen alan oppikirja, joka kuvaa informaation kaarta alkaen käsitteenmäärittelyistä informaation käyttökonteksteihin. Kirjan luvuissa tarkastellaan ihmisen suhdetta informaatioon, informaation suhdetta tiedonhakujärjestelmiin ja informaatiota yhteisöissä. Aiheina ovat tämän päivän yhteiskunnallisesta keskustelusta nousevat teemat kuten lukutaidot, algoritmit, tiedonhaku, tieteellisen julkaisemisen mekanismit, EU:n tietosuoja-asetus ja generatiivinen tekoäly. Teos on tarkoitettu erityisesti informaatioalan opiskelijoille. Kirjan sisältö palvelee myös informaatioalan ammattilaisia ja jokaista informaatiota hyödyntävää kansalaista.
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 | 0.006 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.004 |
| Open science | 0.005 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.004 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".