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Enregistrement W1966635799 · doi:10.1080/13614530903240635

Results of a User Survey to Determine Needs for a Health Sciences Library Renovation

2009· article· en· W1966635799 sur OpenAlexaffabout
Marcus Vaska, Rachel Chan, Susan Powelson

Notice bibliographique

RevueNew Review of Academic Librarianship · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Information Literacy
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpace (punctuation)Medical educationHealth carePsychologyMedicinePolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Health Sciences Library (HSL) at the University of Calgary serves the faculties of Medicine, Veterinary Medicine, and Nursing, and is the library for the staff, physicians, and patients of the Foothills Hospital. In August 2008, HSL was approached by the Faculty of Medicine requesting a significant portion of library space to accommodate an increase in undergraduate medical student enrollment. Despite initial concerns that the reduction of library space would be detrimental to all clients, the proposed changes actually benefited both parties involved. The Faculty of Medicine needed a lecture theatre, two 50-seat classrooms, and six small group rooms; whereas the library required a renovation to better accommodate the technological demands of current students and to provide a new learning-conducive environment for future generations of students, faculty, healthcare providers, and patients. To ensure that the HSL renovation met the needs of our clients, a brief opinion survey of five open-ended questions was designed and administered via electronic mail to all staff, students, and faculty served by HSL. In all, 170 survey responses were received. While comments made supported key themes discovered from the literature, they also provided HSL with a new perspective, resulting in design changes to better meet clients' needs.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeQualitatif
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

Citations15
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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