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Enregistrement W2000488415 · doi:10.4018/jdls.2012040104

Are E-Books Making Us Stupid?

2012· article· en· W2000488415 sur OpenAlexaff
Nancy McCormack

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Digital Library Systems · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLibrary Collection Development and Digital Resources
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReading (process)The InternetPoint (geometry)CarrElectronic bookWorld Wide WebLibrary scienceComputer scienceInternet privacyMedia studiesSociologyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2008, Nicholas Carr published a provocative article titled “Is Google making us stupid?” in which he ponders the effect of the internet and electronic sources generally on the brain. This paper discusses one source specifically, e-books, and explores whether libraries are acting wisely by moving from print to electronic book collections. The topic is considered from the vantage point of the library and from that of the patron. Specifically, the prospect of an all or largely all e-book future is considered and whether that future means an end to traditional library collections and services. The potential problems for “deep reading” are also considered, and, specifically, whether e-books can serve as an adequate substitute for patrons who will no longer be able to use electronic collections in the way they once used print. In short, this paper explores whether e-books are making us—librarians and patrons—stupid.Request access from your librarian to read this article's full text.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesCommunication savante
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,892
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0030,022
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,211 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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