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Enregistrement W2306567714 · doi:10.21083/partnership.v10i2.3565

Legislation Without Empathy: Race and Ethnicity in LIS

2016· article· en· W2306567714 sur OpenAlexaffvenue
Gianmarco Visconti

Notice bibliographique

RevuePartnership The Canadian Journal of Library and Information Practice and Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Administration
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublicsEthnic groupRace (biology)HumanitiesDiversity (politics)SociologyEgalitarianismEthnologyPolitical scienceGender studiesAnthropologyArtPoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most people can agree that libraries are public goods, built upon ideals of egalitarianism and the democratization of information. But can we say that libraries exist without biases? LIS has been unpacking the issue of diversity for decades, particularly longstanding racial and ethnic biases, while simultaneously trying to shift the focus of diversity issues to include the full spectrum of human identity. This paper takes up the issue of racial and ethnic diversity in LIS, as two single components of the larger issue of diversity, in order to explore the dynamics of race and ethnicity amongst librarians themselves. La plupart des gens admettent que les bibliothèques sont des biens publics, construites sur les idéaux de l’égalitarisme et de la démocratisation d’information. Mais peut-on dire que les bibliothèques existent sans partialité? La science de l’information et des bibliothèques (SIB) cherche à éclairer le problème de diversité pendant des décennies, en particulier les partialités ethniques et raciales de longue date, tout en essayant de recentrer l’orientation des questions de diversité pour inclure tout l’éventail de l’identité humaine. Cette dissertation aborde la question de diversité dans les SIB, comme deux seuls composants de la question plus vaste de diversité, afin d’explorer les dynamiques de race et d’ethnie parmi des bibliothécaires eux-mêmes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,872
Score d'incertitude au seuil0,964

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,049
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,293 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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