Primerjava rezultatov odprtega in polodprtega pristopa razvrščanja kartončkov pri raziskovanju globine in širine navigacijskega menija na spletnem mestu podjetja Metis d. o. o.
Bibliographic record
Abstract
Primerjava rezultatov odprtega in polodprtega pristopa razvrščanja kartončkov pri raziskovanju globine in širine navigacijskega menija na spletnem mestu podjetja Metis d. o. o.Pri iskanju informacij na spletnem mestu ima pomembno vlogo informacijska arhitektura in hierarhični navigacijski meni vsebin.Razmerje med globino (število ravni) in širino (število kategorij na posamezni ravni) navigacijskega menija vpliva na uspešnost in učinkovitost iskanja.Za organizacijo vsebin ter oblikovanje informacijske arhitekture in navigacijskih menijev se pogosto uporablja metoda razvrščanja kartončkov, kjer udeleženci vsebine razvrščajo v skladu s svojim miselnim modelom.V magistrskem delu smo raziskovali odprti in polodprti pristop razvrščanja kartončkov na način, da smo primerjali rezultate oblikovanih hierarhij med pristopoma glede na število ravni v globino, število kategorij (širino) na posamezni ravni in delež nerazporejenih vsebinskih elementov.Zanimalo nas je tudi, kolikšen delež udeležencev bo pri polodprtem razvrščanju, kjer sta bili podani dve kategoriji na prvi ravni, spremenil kategorije.Rezultati nakazujejo, da so udeleženci pri odprtem pristopu razvrščanja kartončkov v povprečju oblikovali bolj široke in plitke menije, ki so po priporočilih za oblikovanje menijev in preteklih študijah načeloma bolj učinkoviti kot globlji in ožji meniji, ki smo jih pridobili s polodprtim pristopom. Ključne besede: informacijska arhitektura,
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
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".