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Enregistrement W1901287595 · doi:10.18438/b8v30j

Identifying Appropriate Quantitative Study Designs for Library Research

2007· article· en· W1901287595 sur OpenAlexaffvenue
Diane Lorenzetti

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Development and Education Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChecklistComputer scienceIdentification (biology)Selection (genetic algorithm)Process (computing)Management scienceKey (lock)Research designOperations researchProcess managementData scienceEngineering managementPsychologyEngineeringSociologyArtificial intelligenceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper is concerned with the identification of quantitative study designs suitable for library research. Identifying a researchable question and selecting a research method best suited to it are key to the successful design and execution of any research project. Each research situation is unique, and each researcher must find the method that best suits both their situation and the question at hand. Following a brief discussion of issues related to question development, the author outlines a checklist that may assist the process of selecting study designs for quantitative research projects. When faced with options in terms of study design selection, pragmatic issues such as expertise, funding, time, and access to participants may influence this decision-making process.

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)0,522
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,589
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,522
Score d'incertitude au seuil0,590

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5220,589
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0120,009
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,279
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,223 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations8
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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