Determining the information literacy needs of a medical and dental faculty
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The Faculty of Medicine and Dentistry at the University of Alberta is large and diverse. Liaison librarians at the Health Sciences Library decided in late 2009 to undertake a system-wide evaluation of the information literacy (IL) instruction being delivered to the Faculty. The goals of the evaluation were to identify current strengths and gaps in instruction, to realign teaching priorities, and to inform the development of effective asynchronous Web-based delivery mechanisms, such as interactive tutorials, to support the Faculty's move to electronic course delivery. Methods: The main data collection method was a survey of different user groups in the Faculty, including undergraduate and graduate students, residents, and faculty. Secondary data included a literature review, consultation with key collaborators and analyzing program documents. Results: All undergraduate medical students receive IL instruction. Fewer than a third of graduate students, only half of residents, and a small fraction of faculty, receive instruction. The current curriculum needs to be revised to be less repetitive. Most respondents wanted to receive training on advanced database searching, and preferred in-person instruction sessions. Web-based tutorials were the next most popular mode of delivery. Discussion: This study is one of the few medical information literacy surveys that used a broad, strategic approach to surveying all user groups at a medical school. These data provide a baseline overview of existing instruction across user groups, determine potential need for IL instruction, provide direction for what should be taught, and identify preferred methods for delivery of a comprehensive training program centered on Faculty needs.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».