Une expérience de recherche équitable
EBSCO propose un ensemble de contenus très diversifié couvrant les niveaux d'expérience, les méthodologies, les langues, les domaines d'étude et les épistémologies culturelles et microculturelles, provenant de la plus large collection de titres de revues.
En basant nos fonctionnalités d'IA sur cet ensemble diversifié d'informations (il ne s'agit pas d'entraîner l'IA), EBSCO continue de soutenir son engagement en faveur d'une expérience de recherche équitable.
Grands modèles de langage et recherche équitable
De nombreux modèles de langage (Large Language Models ou LLM) possèdent des connaissances générales mais ont du mal à répondre à des questions détaillées et spécifiques à leurs domaines, ce qui conduit souvent à des inexactitudes. Pour soutenir des requêtes de recherche précises, les LLM nécessitent des données spécifiques à leur domaine et une vérification par des experts.
De plus, les LLM doivent comprendre les données culturellement et linguistiquement diverses pour garantir l'inclusivité.
L'IA équitable chez EBSCO
Les utilisateurs d'EBSCO sont présents dans le monde entier, et nous sommes conscients que les langues, mais aussi les façons dont les gens identifient et interagissent avec les données, varient d'un pays à l'autre.
Chaque utilisateur possède ses propres références issues de son vécu, de sa culture, de sa langue et de ses besoins. C'est pourquoi EBSCO accorde depuis des décennies une importance prioritaire à la recherche équitable, en commençant par cartographier les vedettes-matières des éditeurs dans toutes les bases de données afin de garantir que, quel que soit le vocabulaire thématique auquel l'utilisateur est habitué, il puisse toujours retrouver le contenu recherché, même si les termes associés ne sont pas synonymes. Cette cartographie est appelée Unified Subject Index, ou USI.
EBSCO est allé plus loin et a ajouté toutes les autorités thématiques (National Library Subject Authorities) et les institutions gouvernementales les plus compétentes et a lié des vocabulaires de données à l'USI, ce qui a créé l'une des plus vastes cartographies multilingues de vocabulaires scientifiques au monde, couvrant plus de 280 langues et dialectes. Mieux encore, la même année, nous avons rassemblé des milliards de termes en langage naturel pour les associer à leurs équivalences en termes contrôlés au sein de l'USI.
USI)
EBSCO utilise également l'IA dans le domaine de la recherche afin d'aider les nouveaux utilisateurs à « décoder » l'expérience de recherche académique. Les requêtes complexes avancées restent la norme pour les recherches approfondies, mais beaucoup ont du mal à trouver leurs repères s'ils ne sont pas familiarisés avec la recherche et les ressources de leur bibliothèque.
Le nouveau mode de recherche en langage naturel d'EBSCO Discovery Service et d'EBSCOhost aide à réduire les contraintes de saisie en analysant la requête en blocs de phrases plus significatifs. Ainsi, le moteur de recherche EBSCO peut récupérer non seulement des résultats pertinents mais aussi des résultats contextuellement spécifiques, rendant ainsi compte de la demande recherchée par les utilisateurs.
Cela aide les utilisateurs qui ne savent pas comment formuler une requête complexe à obtenir des résultats qui les aideront dans leur recherche. Cela contribue à l'équité et permet à davantage de personnes de se lancer dans leurs recherches, sans connaissances spécialisées, ce qui rend l'expérience de recherche plus juste.
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