Smartphone information behaviour: a study of the use of smartphones in searching and evaluating online information for everyday life and for academic purposes
Bibliographic record
Abstract
Après plus d'une décennie d’utilisation du téléphone intelligent, la technologie permet d’avoir accès à des informations partout dans le monde, et à tout moment. La recherche d'information fait partie de la vie des gens depuis longtemps. Les gens recherchent des informations pour diverses raisons telles qu’effectuer leur travail ou répondre à des questions de la vie quotidienne. Auparavant, la recherche d'informations en ligne ne pouvait être effectuée que sur des ordinateurs situés à des endroits bien spécifiques, alors qu’aujourd’hui, elle peut être effectuée sur un téléphone intelligent en tout temps et en tout lieu. Cette recherche vise donc à déterminer la fréquence d'utilisation du téléphone intelligent pour effectuer des recherches d'information traitant de la vie quotidienne ou de nature académique comparativement à l’utilisation de l’ordinateur ? Est-ce que la pertinence ou la fiabilité des informations trouvées à l’aide du téléphone intelligent est évaluée ? Si oui, comment, et si non, pourquoi ? Enfin, pourquoi privilégie-t-on le téléphone intelligent plutôt que l’ordinateur ou vice versa? Pour répondre aux questions de recherche, cette étude a privilégié une approche de méthodes mixtes : sondage et entrevue. Les participants étaient des étudiants de premier cycle âgés entre 18 et 24 ans. Le sondage a été envoyé par courriel à tous les étudiants de premier cycle de l'Université McGill; 3565 réponses ont été reçues. Pour le sondage, les questions portaient sur la fréquence d’utilisation du téléphone intelligent ou de l’ordinateur pour effectuer des recherches sur des sujets liés à la santé, à l’actualité, aux loisirs ou à des recherches académiques. Les données d’entrevues ont été recueillies à l'aide d'entrevues semi-structurées auprès de 27 participants. Les questions ont porté sur les raisons justifiant l’utilisation du téléphone intelligent pour la recherche d’information, sur le type d'information recherchée, sur la façon dont les informations trouvées ont été évaluées et sur la raison pour laquelle le participant a privilégié un appareil plutôt qu’un autre. Les résultats de cette étude démontrent que les étudiants de premier cycle utilisent leur téléphone intelligent pour trouver des informations sur des sujets liés aux domaines de la santé, de l’actualité, des loisirs et d’ordre académique. Toutefois, l'utilisation varie selon les sujets de recherche. Le téléphone intelligent, comparativement à l’ordinateur, est davantage utilisé pour des recherches liées aux loisirs, à l’actualité, et dans une certaine mesure, à la santé. Pour les recherches d’ordre académique, les ordinateurs sont plus fréquemment utilisés. Les résultats de cette étude démontrent que l’intention et le contexte de la recherche d’information influent le choix de l’appareil utilisé par le participant. Cette étude démontre l’importance qu’accordent les gens au téléphone intelligent pour les assister lors d’une recherche d’information, et elle fournit également des renseignements sur son type d’usage lors de cette recherche. La présente étude contribue à la recension des écrits sur les comportements de recherche des utilisateurs du téléphone intelligent et lui ajoute une nuance. Il a été constaté que certaines des activités décrites dans le modèle Wilson (1997) peuvent être trouvées dans le comportement d'information des téléphones intelligents. Le modèle, qui a été créé en 1997, est toujours d'actualité à l'époque des téléphones intelligents. Les points focaux qui incluent les types de recherches, les variables intermédiaires et les mécanismes d'activation dans le modèle ont été décrits comme des activités qui sont également présentes dans le comportement des informations des téléphones intelligents. Il a cependant été constaté qu'il existe un besoin d'une variable intermédiaire supplémentaire pour le dispositif. Depuis l'appareil joue un rôle important dans le comportement d'information des personnes
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.005 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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".