Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Librarians are well positioned to embrace the journey towards a learning culture; we have resources and we have incentive! Teetering on the edge of information technology, libraries are committed to continuous change for the benefit of our customers. To fulfill this promise, staff must keep pace with new technologies, products, and an increasing demand for new services in an environment with shrinking human resources. There is more to learn and less time in which to learn it. This paper describes a proactive, team-based approach used to create a learning culture in one library. Staff act as peer learners and teachers to educate themselves and each other about all aspects of their reference work such as approaches to service, orientation for new members, learning and evaluating new tools, and discussing the development of new services. The whole is greater than the sum–this dynamic, shared learning environment embraces diverse learning styles including discovery, discussion, demonstration, presentation, homework, questioning, and hands-on practice. Analysis of feedback from students and challenging questions at the reference desk grounded the experience and made it immediately relevant and useful. This strategy furthers the goal of the learning organization where members share the responsibility of learning. The outcomes are an enriched collective knowledge and understanding, a sustainable model for continuous learning, social connectivity, and team experience.
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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 | 0,019 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,039 |
| Communication savante | 0,026 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».