Seeking knowledge: An exploratory study of the role of social networks in the adoption of Ebooks by historians
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite their initial slow diffusion in society, Ebooks have recently garnered renewed interest from academics as part of a move toward the digital humanities. To examine how humanists are adopting Ebooks, we focus on the first stage, the Knowledge Phase, of Rogers' model of the diffusion of innovations. Central to this stage is the study of adopter attitudes toward the innovation and the role played by social networks in the adoption process. Historians were selected as the population of study because of their close relationship to the printed book, both as a research tool and as an academic goal. Six semi‐structured interviews were conducted with historians and then analyzed using a grounded theory approach. Our preliminary results show that historians had both positive and negative attitudes towards the Ebook. Often the same person showed eagerness and curiosity to adopt certain features of Ebooks whilst showing some degree of reluctance and skepticism. We identified the Role of the Social Network (RSN) as an important factor in the decision‐making process of historians. Respondents frequently mentioned the subject specialist librarian for history as a key source of information. In addition, historians went not only to peers inside of the department, but also to friends and colleagues elsewhere when seeking advice on working with Ebooks. As Ebooks gain ground within academia, studies such as this, that focus on a single discipline, will be necessary to understand why scholars make the decision to adopt or reject. The study results found that subject librarians can act as change agents on the university campus. For this reason, the impact they have on the use of new technologies by academics needs further attention.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».