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Enregistrement W1497225145 · doi:10.1108/lhtn-02-2015-0015

On eBooks in academic libraries: an article based on a presentation at the Library 2.014 Conference

2015· article· en· W1497225145 sur OpenAlexaff
Donna Ellen Frederick

Notice bibliographique

RevueLibrary Hi Tech News · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Information Literacy
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPresentation (obstetrics)Academic libraryOriginalityComputer scienceSpace (punctuation)Library scienceValue (mathematics)Library instructionWorld Wide WebPreferenceMultimediaInformation literacySociologyMedicineMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose – The purpose of this paper is to demonstrate and discuss some of the commonly held misconceptions about using and managing eBooks in academic research libraries and to outline what skills, abilities and knowledge are required of librarians and other library staff who work with eBooks. eBooks are an important presence in the vast majority of academic libraries. It is reasonable to expect that this presence will increase in the years to come. The value of eBooks to many students, faculty and researchers is undeniable and their availability has created new learning and teaching opportunities which were not possible with print-only library collection. Design/methodology/approach – eBooks bring multiple benefits to the academic environment. Findings – eBooks provide portable information resources for students and researchers doing fieldwork. eBooks have the potential for relieving pressure on space in some libraries. Some eBook platforms offer students new and enhanced ways for interacting with library materials, including accessibility features. Originality/value – The addition of eBooks to academic library collections addresses a growing preference among some patrons for information in electronic format.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0120,007
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,007

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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