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Enregistrement W2110982314 · doi:10.18438/b8930k

Understanding Patterns of Library Use Among Undergraduate Students from Different Disciplines

2014· article· en· W2110982314 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Information Literacy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubject (documents)DisciplineTest (biology)Usage dataComputer scienceResource (disambiguation)The artsScale (ratio)World Wide WebMathematics educationLibrary sciencePsychologySociologyGeographySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract
 
 Objective – To test whether routinely-generated library usage data could be linked with information about students to understand patterns of library use among students from different disciplines at the University of Huddersfield. This information is important for librarians seeking to demonstrate the value of the library, and to ensure that they are providing services which meet user needs. The study seeks to join two strands of library user research which until now have been kept rather separate – an interest in disciplinary differences in usage, and a methodology which involves large-scale routinely-generated data. 
 
 Methods – The study uses anonymized data about individual students derived from two sources: routinely-generated data on various dimensions of physical and electronic library resource usage, and information from the student registry on the course studied by each student. Courses were aggregated at a subject and then disciplinary level. Kruskal-Wallis and Mann Whitney tests were used to identify statistically significant differences between the high-level disciplinary groups, and within each disciplinary group at the subject level. 
 
 Results – The study identifies a number of statistically significant differences on various dimensions of usage between both high-level disciplinary groupings and lower subject-level groupings. In some cases, differences are not the same as those observed in earlier studies, reflecting distinctive usage patterns and differences in the way that disciplines or subjects are defined and organised. While music students at Huddersfield are heavy library users within the arts subject-level grouping arts students use library resources less than those in social science disciplines, contradicting findings from studies at other institutions, Computing and engineering students were relatively similar, although computing students were more likely to download PDFs, and engineering students were more likely to use the physical library. 
 
 Conclusion – The technique introduced in this study represents an effective way of understanding distinctive usage patterns at an individual institution. There may be potential to aggregate findings across several institutions to help universities benchmark their own performance and usage; this would require a degree of collaboration and standardisation. This study found that students in certain disciplines at Huddersfield use the library in different ways to students in those same disciplines at other institutions. Further investigation is needed to understand exactly why these differences exist, but some hypotheses are offered.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesCommunication savante
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,741
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,743
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,252 · 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