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Enregistrement W1557544045 · doi:10.18438/b8rw3p

Graduate Students Report Strong Acceptance and Loyal Usage of Google Scholar

2012· article· en· W1557544045 sur OpenAlexvenueno aff
Lisa Shen

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueTechnology Adoption and User Behaviour
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe InternetGraduate studentsPoint (geometry)PsychologyWorld Wide WebMedical educationComputer scienceMedicineMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective – To determine the frequency of graduate students’ Google Scholar usage, and the contributing factors to their adoption. The researchers also aimed to examine whether the Technology Acceptance Model (TAM) is applicable to graduate students’ acceptance of Google Scholar.
 
 Design – Web-based survey questionnaire. 
 
 Setting – The survey was conducted over the internet through email invitations. 
 
 Subjects – 1,114 graduate students enrolled at the Twin Cities campus of the University of Minnesota.
 
 Methods – 9,998 graduate students were invited via email to participate in a study about their perceptions of Google Scholar in the fall of 2009. A follow-up email and a raffle of two $25 gift certificates were used to provide participation incentive. 
 
 The survey measurements, which consisted of 53 items in 15 questions, were based on modifications to the validated TAM using measurements adopted by other studies using the same instrument. Each item was scored using five-point scales ranging from 1 (“strongly disagree”) to 5 (“strongly agree”). Because the TAM model is based on direct user experience, only responses from those who have used Google Scholar in the past were included in the data analysis. 
 
 Main Results – The survey had a response rate of 11.4%, with 73% of the respondents reporting having used Google Scholar at least once before. However, only 45% of those who had used Google Scholar reported linking to full text articles through the customized library link “frequently or always.” On average, respondents found Google Scholar easy to use (M=4.09 out of 5) and access (M=3.86). They also perceived Google Scholar as a useful resource for their research (M=3.98), which enhanced their searching effectiveness (M=3.89). However, respondents were less enthusiastic when asked whether they often found what they were looking for using Google Scholar (M=3.33) or whether it had enough resources for their research (M=3.14). Nonetheless, most still felt they made the correct decision to use Google Scholar (M=3.94), even if their loyalty towards Google Scholar was limited (M=3.23). 
 
 The researcher categorized survey measurements into 9 TAM-based variables and performed regression analysis (all with p

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
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 enseignants0,261
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,261
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,292 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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