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Enregistrement W1526349212 · doi:10.18438/b8qp4p

Undergraduate students do not understand some library jargon typically used in library instruction

2006· article· en· W1526349212 sur OpenAlexaffvenue
Lorie A. Kloda

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Information Literacy
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJargonLibrary instructionMathematics educationConsistency (knowledge bases)Library scienceMedical educationSchool libraryComputer sciencePsychologyMedicineInformation literacy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A review of: Hutcherson, Norman B. “Library Jargon: Student Recognition of Terms and Concepts Commonly Used by Librarians in the Classroom.” College and Research Libraries 65.4 (July 2004): 349-54. Objective – To determine students’ level of recognition for 28 commonly used terms in library instruction. Design – Survey, multiple-choice questionnaire. Setting – Large state university library in the United States (this is assumed from the author’s current affiliation). Subjects – 300 first- and second-year university students enrolled in a library skills course between September 2000 and June 2003. Methods – Two 15-question multiple-choice questionnaires were created to verify students’ understanding of 28 terms commonly used in library instruction, or “library jargon”. Each questionnaire included 12 unique terms and, in order to ensure consistency between questionnaire results, three common terms. For each question, a definition was provided and four terms, including the correct one, were offered as possible answers. Four variants of each survey were developed with varied question and answer order. Students who completed a seven-week library skills lab received one of the two questionnaires. Lab instructors explained the objective of the survey and the students completed them in 10 to 15 minutes during class time. Of the 300 students enrolled in the lab between September 2000 and June 2003, 297 returned completed questionnaires. The researcher used Microsoft Excel to calculate descriptive statistics, including the mean, median, and standard deviation for individual questionnaires as well as combined results. No demographic data were collected. Main results – The mean score for both questionnaires was 62.31% (n=297). That is, on average, students answered 9.35 out of 15 questions correctly, with a standard deviation of +-4.12. Students were able to recognize library-related terms to varying degrees. Terms identified correctly most often included: plagiarism (100%), reference services (94.60%), research (94.00%), copyright (91.58%), and table of contents (90.50%). Terms identified correctly the least often included: Boolean logic (8.10%), bibliography (14.90%), controlled vocabulary (18.10%), truncation (27.70%), and precision (31.80%). For the three terms used in both questionnaires, results were similar. Conclusion – The results of this study demonstrate that terms used more widely (e.g. plagiarism, copyright) are more often recognized by students compared with terms used less frequently (e.g. Boolean logic, truncation). Also, terms whose meanings are well-understood in everyday language, such as citation and authority, may be misunderstood in the context of library instruction. For this reason, it can be assumed that students may be confused when faced with this unfamiliar terminology. The study makes recommendations for librarians to take measures to prevent misunderstandings during library instruction such as defining terms used and reducing the use of library jargon.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,006

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,264 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2006
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