Out of the Question!...How We Are Using Our Students' Virtual Reference Questions to Add a Personal Touch to a Virtual World
Notice bibliographique
Résumé
Objective - To investigate the types of questions students ask and the language they use in virtual reference. It is hoped that this examination will provide understanding of students’ needs and thus improve/enhance library services. Methods - Over 600 virtual reference transcripts were reviewed, analysed and categorised. This work was focused on three levels of analysis: broad categories based on the general type of question being asked, subcategories based on the specific question and the language that students used to ask their questions. Results - Students are primarily using the library’s virtual reference service for higher-level research assistance rather than using the tool to obtain quick answers to simple questions. The two most common types of questions involved staff providing detailed information or instruction on a topic. More specifically, the most frequently occurring type of question was related to finding journal articles on a given topic. Our analysis of the words students use to ask their questions confirmed that students and librarians often do not speak the same language. Conclusion - The results of our analysis of students’ needs and language can help us understand our users. This study demonstrated that our library can enhance services in five areas: online services, collections, relationships, staff skills, and the library as place.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,055 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».