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Enregistrement W1720160223 · doi:10.18438/b8vs6q

The Library as a Preferred Place for Studying: Observation of Students’ Use of Physical Spaces

2011· article· en· W1720160223 sur OpenAlexvenueno aff
Annie Hughes

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Administration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpace (punctuation)Computer sciencePhysical spaceEveningLibrary scienceMathematics educationPsychologyGeographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective – To determine students’ utilization of physical spaces in the library, excluding computer labs or stacks. Design – Observational research, unobtrusive method. Setting – Areas of space in the University Library, as well as within adjoining areas at Indiana University-Purdue University Indianapolis, such as carrels, tables, soft chairs, and study rooms. Subjects – Students using the library’s space. Methods – The researcher chose to collect data via observation of individuals and groups in a particular space in the library, noting the gender of the individuals using the space and whether or not they were using laptops. Areas of space examined were carrels, group study rooms, chairs and sofas, tables and chairs in the Academic Commons, and benches and chairs within corridors. The unit of analysis used was equal to an individual seat. The research excluded stack space as well as any space with fixed computer stations. The time periods chosen to study the spaces were selected based on the author’s previous research. Due to higher daytime usage than evening, data was collected at two time periods during the day: 12-1 p.m. and 3-4 p.m., Monday through Friday. The researcher recorded the time of the semester as well, choosing weeks 14-17 in Fall 2007 and weeks 10-17 in Spring 2008. Space diagrams for collecting data were created, and each area had different collection times. All data was entered into a database in which each area was recorded with the number and type of users. Each area had a different capacity as to how many individuals it could hold. If the percentage of capacity was higher than 50%, the usage was considered to be notable. Main Results – The researchers observed a few patterns from their data collection. Gender analysis provided information regarding the use of laptops; men were more likely to use them than women. While men were a smaller part of the overall university demographic while this research took place, they utilized the library spaces most. As expected, library usage increased as the end of each semester neared, suggesting that the spaces are used mainly for study purposes. The author also chose to collect data regarding library usage by semester, which is questionable because the student population declined from fall to spring and a Campus Center opened, providing another study space. The most attractive spaces in the library were study rooms, and for the most part, groups, as opposed to individual students, utilized these rooms. The chair and sofa areas of the library were the next most popular areas, but the study carrels were also popular, especially toward the end of a semester. Conclusion – According to the researcher, the data collected points to the library as a preferred place for studying, as opposed to other activities. By observing the use of areas such as study carrels, soft chairs, and group study rooms, one can derive data that will allow for future space planning, as well as gain an understanding of how a current space is being used.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations5
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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