The Collision of Two Lexicons: Librarians, Composition Instructors and the Vocabulary of Source Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective – The study has two aims. The first is to identify words and phrases from information literacy and rhetoric and composition that students used to justify the comparability of two sources. The second is to interpret the effectiveness of students’ application of these evaluative vocabularies and explore the implications for librarians and first-year composition instructors’ collaborations. Methods – A librarian and a first-year composition instructor taught a class on source evaluation using the language of information literacy, composition, and rhetorical analysis (i.e., classical, Aristotelian, rhetorical appeals). Students applied the information learned from the instruction session to help them locate and select two sources of comparable genre and rigor for the purpose of an essay assignment. The authors assessed this writing assignment for students’ evaluative diction to identify how they could improve their understanding of each other’s discourse. Results – The authors’ analysis of the student writing sample exposes struggles in how students understand, apply, and integrate the jargon of information literacy and rhetoric and composition. Assessment shows that students chose the language of rhetoric and composition rather than the language of information literacy, they selected the broadest and/or vaguest terms to evaluate their sources, and they applied circular reasoning when justifying their choices. When introduced to analogous concepts or terms between the two discourses, students cherry-picked the terms that allowed for the easiest, albeit, least-meaningful evaluations. Conclusion – The authors found that their unfamiliarity with each other’s discourse revealed itself in both the class and the student writing. They discovered that these miscommunications affected students’ language use in their written source evaluations. In fact, the authors conclude that this oversight in addressing the subtle differences between the two vocabularies was detrimental to student learning. To improve communication and students’ source evaluation, the authors consider developing a common vocabulary for more consistency between the two lexicons.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,029 | 0,113 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,012 |
| Communication savante | 0,021 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».