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Enregistrement W2160885572 · doi:10.18438/b85p4q

What Can Students’ Bibliographies Tell Us?- Evidence Based Information Skills Teaching for Engineering Students

2006· article· en· W2160885572 sur OpenAlexvenueno aff
Fei Yu, Jan Sullivan, Leith B Woodall

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitationComputer scienceThe InternetMathematics educationStrengths and weaknessesQuality (philosophy)Variety (cybernetics)PsychologyWorld Wide WebArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective - This project sought to identify students’ strengths and weaknesses in locating, retrieving, and citing information in order to deliver information skills workshops more effectively. Methods - Bibliographies submitted from first-year engineering and second- and fourth-year chemical engineering students’ project reports were analysed for the number of items cited, the variety of items cited, and the correct use of citation style. The topics of the project reports were also reviewed to see the relationships between the topics and the items cited. Results - The results show that upper level students cited more items in total than did lower level students in their bibliographies. Second- and fourth-year engineering students cited more books and journal articles than first-year students cited. Web sites were used extensively by all three groups of students, and for some first-year students these were the most frequently used sources. Students from all three groups had difficulties with citation style. Conclusion - There was a clear difference in citation frequency between upper and lower level engineering students. Different strategies of information skills instruction are needed for different levels of students. Librarians and department faculty members need to include good quality Internet resources in their teaching and to change the emphasis from finding information to finding, interpreting, and citing accurately.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,162
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,162
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0090,013
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,379 · 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

Citations52
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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