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Enregistrement W2113412221 · doi:10.18438/b8d31w

The Form of Search Tool Chosen by Undergraduate Students Influences Research Practices and the Type and Quality of Information Selected

2014· article· en· W2113412221 sur OpenAlexvenueno aff
Michelle Dalton

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInformation Retrieval and Search Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRubricGrading (engineering)Computer scienceService (business)Quality (philosophy)World Wide WebPsychologyMedical educationInformation retrievalMathematics educationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Review of: Asher, A. D., Duke, L. M., & Wilson, S. (2012). Paths of discovery: Comparing the search effectiveness of EBSCO Discovery Service, Summon, Google Scholar, and conventional library resources. College & Research Libraries, 74(5), p. 464-488. Objectives – To explore the effectiveness of different search tools (EBSCO Discovery Service (EDS), Summon, Google Scholar and traditional library resources) in supporting the typical research queries faced by undergraduate students and gain an understanding of student research practices. Design – Mixed methods approach using quantitative data collected from grading of students’ selected resources combined with qualitative data from a search process interview with students. Setting – Two university libraries in the United States of America (Bucknell University (BU) and Illinois Wesleyan University (IWU)). Subjects – Eighty-seven undergraduate students across a range of disciplines. Methods – Participants were assigned to one of five test groups and required to find two resources for each of four standardised research queries using a specified tool: EDS; Summon; Google Scholar; Library catalogue/databases; or “no tool” where no specific tool was specified and participants were free to choose. The resources submitted by students for each of the four queries were rated on a scale of 0-3 by four librarians using a rubric, to produce average ratings for each tool. The interview comprised two parts: the search task, followed by a reflective interview based on open-ended questions relating to search practices and habits. The search process interview was recorded using Camtasia screen capture and audio software, and the URLs used by participants were also recorded. Main Results – Quantitative results indicated that students who used EDS selected slightly higher quality sources on average (scoring 2.54 out of 3), compared to all other groups. Those who used EDS also completed the queries in less time (747 seconds) than those using Summon (1,209 seconds), Google Scholar (968 seconds), library databases (963 seconds) or where no tool was specified (1,081 seconds). Academic journal articles also represented the relatively highest proportion of resources for this group (73.8% of resources chosen), whilst newspaper articles were chosen most frequently by those using Summon (20.6% of resources chosen). The qualitative findings suggest that students may over-rely on the top results provided by search systems, rather than using critical analysis and evaluation. Conclusion – Although EDS performed slightly better overall, in some cases the tools produced relatively similar results, and none of the tools performed particularly poorly. Indeed the reasonably strong performance of both Google Scholar and traditional library tools/databases in some aspects (such as the relative proportion of books and journal articles chosen by students), may raise questions regarding the potential benefit of acquiring a new discovery product, given the possibly significant costs involved. As the study finds that most students do not go beyond simple searches and the first page of results, regardless of the tool they are using, this suggests that discovery services do not substantially lessen the need for information literacy instruction, although it may provide some opportunity to redirect teaching time away from retrieval and towards higher-order skills such as evaluating information and critical thinking.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,161
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,142

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,161
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,329 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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