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Enregistrement W2059081739 · doi:10.1002/meet.14504701361

Deep, efficient, and dialogic study of undergraduate information seeking and use: A methodological exploration

2010· article· en· W2059081739 sur OpenAlexaff
Brenda Dervin, Rea Devakos

Notice bibliographique

RevueProceedings of the American Society for Information Science and Technology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKnowledge Management and Sharing
Établissements canadiensOntario Council of University LibrariesUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDialogicPsychologyData scienceSociologyEngineering ethicsMathematics educationComputer scienceEngineeringPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Our purpose is to present the rationale and results of a pilot study applying a meta‐theoretically derived approach to focus group or semi‐structured group interviewing as a means of obtaining deep data efficiently and dialogically. The project was designed to meet needs of both the senior author (a methodologist) and junior author (a librarian). The exemplar was undergraduate information seeking and use for meeting class assignments. Particular focus was on understanding when and why students decided between quick internet‐only versus thorough searches involving multiple sources. The focus group approach was informed by Dervin's Sense‐Making Methodology (SMM). Emphasis for this presentation is methodological – to describe the approach and to illustrate the potentials for group interviewing. Empirical results provided here are for illustration only. The pertinent literature review emphasizes methodological sources. The authors are collecting more data from a range of different academic informants and expect to develop empirically anchored reports in the near future.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,712
Score d'incertitude au seuil0,912

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations8
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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