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Enregistrement W2140949611 · doi:10.21083/partnership.v6i2.1473

Reaching First-Year Students During Orientation Week

2011· article· en· W2140949611 sur OpenAlexaffvenue
Nancy Collins, Eva Dodsworth

Notice bibliographique

RevuePartnership The Canadian Journal of Library and Information Practice and Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Information Literacy
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutreachOrientation (vector space)Medical educationSPARK (programming language)PsychologyLibrary scienceComputer sciencePolitical scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At the University of Waterloo, librarians have been expanding their outreach to first-year students during orientation week dramatically over the past three years. Efforts have included involvement in department and faculty orientation events, as well as in a campus-wide orientation initiative called “Jumpstart Friday,” which aims to educate new students about the different services on campus that can help them to “jumpstart” their success. Librarians’ increasing participation in varied orientation events has necessitated that librarians streamline their outreach efforts for new students. Most recently, librarians have been designing their communication pieces and presentations with a focus on eliciting interest and positive first impressions about the library. To spark students’ interest in the library they aim to 1) create clear and concise messaging for delivering essential information, 2) demonstrate how the library will fit into students’ lives, and 3) deliver content in a high-energy and upbeat way. In this article, the authors outline the specific outreach approaches that librarians at Waterloo are currently taking in their communications and presentations to first-year students during orientation week.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,219

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0120,002
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0650,023

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations13
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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