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Enregistrement W1976167171 · doi:10.3138/jvme.38.2.141

The Role of Veterinary Medical Librarians in Teaching Information Literacy

2011· article· en· W1976167171 sur OpenAlexvenueno aff
Andrea Dinkelman, Ann Viera, Danelle A. Bickett-Weddle

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformation literacyCurriculumMedical educationPresentation (obstetrics)Veterinary educationLibrary instructionLiteracyVeterinary medicineMedicinePsychologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,254
Tête enseignante GPT0,512
Écart entre enseignants0,258 · 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'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

Citations8
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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