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Enregistrement W2037491825 · doi:10.1002/meet.1450400171

E‐commerce in libraries. Sponsored by SIG LT

2003· article· en· W2037491825 sur OpenAlexaff
Heidi Fogelberg, Peter Scott, Marjorie M.K. Hlava, Alan Pannell

Notice bibliographique

RevueProceedings of the American Society for Information Science and Technology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWeb and Library Services
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorld Wide WebE-commerceThe InternetCatalogingComputer scienceSelection (genetic algorithm)BusinessProcess (computing)Work (physics)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract E‐commerce is becoming ubiquitous but what does it mean for libraries? Some would argue that in strict terms, libraries have been involved in e‐commerce for years with the marketing of services and resources through web pages. Others would argue that libraries are just beginning to enter the world of e‐commerce with forays into offering ways for library users to pay fines or buy copies of photographs or other items online. Participants will learn about the different ways e‐commerce can be interpreted and how libraries are implementing e‐commerce initiatives. Another side of e‐commerce in libraries is the companies delivering products and services to libraries. Delivering materials to libraries using e‐commerce methods has some benefits and some drawbacks to previous methods. An additional feature to be considered is the increased use of credit cards which speed the process. On the other hand the need to work with consortia and hierarchical or group buying of other sorts brings new complexity. MediaSleuth enables the purchase of non print educational media and the accompanying MARC cataloging over the web. Participants will also learn about the design considerations to enable electronic selection, purchase and delivery of these materials using the internet that one such company uses.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil0,604

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1810,124

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,206 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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