Navigating User Feedback Channels to Chart an Evidence Based Course for Library Redesign
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract
 
 Objectives – The objective of this project was to redesign library spaces based on the user feedback obtained from a broad complement of feedback channels. The over-arching goal of this project was to develop an evidence based approach to the redesign of library spaces. 
 
 Methods – Data from user-initiated and library-initiated feedback channels were collected and analyzed to determine priorities for library space changes. Online/onsite suggestions, a library onsite census survey, the LibQUAL+® survey, a whiteboard, ballot voting, and text voting were all used to gather input. A student advisory group was used as a sounding board for planned space changes before a final decision was made. 
 
 Results – Data produced by different feedback channels varied both in the number of suggestions generated as well as the changes requested. Composite data from all feedback channels resulted in a total of 687 suggestions identifying 17 different types of space changes. An onsite whiteboard, the LibQUAL+® survey, and library census proved the most prolific in producing suggestions. 
 
 Conclusion – Priorities for space changes were best determined through a composite of suggestions received from all feedback channels. The number of suggestions and requests received that were initiated by users was so small that it had to be supplemented with library-initiated feedback requests. The use of multiple feedback channels enhanced the number, variety, and scope of the suggestions that were received. Similar requests received through multiple feedback channels emphasized their importance to users. Focused follow-up feedback channels were effective in clarifying user suggestions for specific changes.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,878 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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