Integrating digital libraries and virtual learning environments
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to compare three virtual learning environments (VLEs) (WebCT, Blackboard and creation of study environments) with respect to how well they have incorporated elements of digital libraries. Design/methodology/approach The comparative evaluation technique has been used to compare the three selected VLEs along five key dimensions of digital libraries: content/format support, metadata, search/browse features, customizability and preservation. Findings Within the three selected VLEs, content reusability, search/browse functionality, along with customizability and personalizability appear to be the best addressed digital library elements. Research limitations/implications This paper gives a sense of how well some current VLEs are implementing elements of digital libraries, as well as what areas are lacking. The results could have been further enhanced by examining additional VLEs. Practical implications This study provides a window into what options currently exist with respect to the integration of digital libraries and VLEs, as well as where these packages should go in the future. It provides recommendations related to seamless access, metadata implementation, controlled vocabulary and preservation. Originality/value This paper is of value to librarians, digital library developers, instructors and VLE designers – giving them feedback on how these environments should be structured to enhance information access. It is the first comparative evaluation of these three VLEs with respect to the implementation of digital library elements.
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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 | 0,012 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».