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Enregistrement W2073158914 · doi:10.1300/j120v46n95_05

Evaluating Virtual Reference from the Users’ Perspective

2006· article· en· W2073158914 sur OpenAlexaffabout
Kirsti Nilsen, Catherine Sheldrick Ross

Notice bibliographique

RevueThe Reference Librarian · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Information Literacy
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer sciencePerspective (graphical)Reference modelService (business)Reference dataVirtual machineWorld Wide WebPsychologyDatabaseArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article discusses the evaluation of virtual reference services from the user perspective. It is one outcome of a long-term research project, The Library Visit Study, which has been conducted in three phases at the University of Western Ontario for more than a decade. These studies have identified the need for, and essential components of, reference interviews and good reference behaviors. The third phase of this research focuses on the factors that make a difference to the users’ satisfaction with their virtual reference experience and whether these are the same or different from the ones we identified as important in face-to-face reference. An examination of user accounts of virtual reference transactions indicates that the reference interview has almost disappeared. Among the reasons identified for staff failure to conduct reference interviews in the virtual environment are: the nature of written vs. spoken interaction; the librarian's perceived need to respond quickly in this environment; and the rudimentary nature of the forms used in e-mail reference. The article includes a list of behaviors that users identified as either helpful or unhelpful and concludes with some implications of the research for good virtual reference service.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,098
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations39
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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