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Enregistrement W2293552842

From Coexistence to Convergence: Studying Partnerships and Collaboration among Libraries, Archives and Museums

2013· article· en· W2293552842 sur OpenAlexaboutno aff
Wendy Duff, Jennifer Carter, Joan M. Cherry, Heather MacNeil, Lynne C. Howarth

Notice bibliographique

RevueInformation Research: An International Electronic Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDigital and Traditional Archives Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConvergence (economics)Public relationsPhenomenonProcess (computing)SociologyPolitical scienceEpistemologyComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction. The convergence of libraries, archives and museums is an evolving phenomenon that has garnered increased attention in the literature and professional practice over the past decade. To date, little research exists documenting the experiences of these institutions as they engage in different forms of collaboration and convergence. Method. Using a series of on-site, semi-structured interviews of professionals conducted in 2010 and 2011, the study examined initiatives involving different forms of collaboration and convergence, and different stages of the process in two institutions in Canada and three in New Zealand. Analysis. The interviews were audio recorded and a descriptive summary of each interview was prepared. We examined the summaries and identified themes within and across the institutions. Results. Findings suggest the motivations that led to the various projects reflected the discourse, beliefs, and values of the professions at the time the projects took place, and occasionally, administrative expediency. Aspects that emerged from the interviews correlate broadly to six themes: to serve users better; to support scholarly activity; to take advantage of technological developments; to take into account the need for

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0180,018
Communication savante0,0160,017
Science ouverte0,0020,019
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeQualitatif
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

Citations46
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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