Usability testing of VuFind at an academic library
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to present the findings of an academic library's implementation of a discovery layer (VuFind 1.0 RC1) as a next‐generation catalogue, based on usability testing and an online survey. Design/methodology/approach Usability tests were performed on ten students (eight undergraduates, two graduates), asking a set of 14 task‐oriented questions about the customized VuFind interface. Task completion was scored using a simple formula to generate a percentage indicating success or failure. Changes to the interface were made based on resulting scores and on feedback and observations of users during testing. An online survey was also run for three weeks, to which 75 people responded. The results were analyzed, compared and cross‐tested with the findings of the usability testing. Findings Both the usability testing and survey demonstrated that users preferred VuFind's interface over the classic catalogue. They particularly liked the facets and the richness of the search results listings. Users intuitively understood how to use the deconcatenated Library of Congress Subject Headings. Despite the discovery layer's new functionality, known journal title searching still presents a challenge to users and certain terms used in the interface were problematic. Practical implications It is hoped that the findings will assist implementers of VuFind and other next‐generation catalogues to improve their own systems. The questions add to the body of knowledge about usability testing of library catalogues. Originality/value No previous papers have been published documenting VuFind usability testing. Not only will the findings be relevant, not just to VuFind, but they will also add to the growing body of literature on next‐generation catalogues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,038 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».