The Role of Veterinary Medical Librarians in Teaching Information Literacy
Notice bibliographique
Résumé
This qualitative study seeks to determine the nature of the instruction librarians provide to veterinary medical students at all 28 United States veterinary colleges. A secondary goal of the study was to determine in what ways and to what extent librarians participated in other instructional activities at their colleges. Over half of the librarians formally taught in one or more courses, predominantly in the first two years of the veterinary curriculum. One presentation per course was most common. Over half of the librarians interviewed stated that evidence-based veterinary medicine was taught at their colleges, and about half of these librarians collaborated with veterinary faculty in this instruction. Many librarians participated in orientation for first-year veterinary students. The librarians also taught instructional sessions for residents, interns, faculty, graduate students, and practicing veterinarians. This study found that librarians teach information literacy skills both formally and informally, but, in general, instruction by librarians was not well integrated into the curriculum. This study advances several recommendations to help veterinary students develop information literacy skills. These include: encourage veterinary faculty and administrators to collaborate more closely with librarians, incorporate a broader array of information literacy skills into assignments, and add a literature evaluation course to the curriculum.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».