Laying the Groundwork for a New Library Service: Scholar-Practitioner & Graduate Student Attitudes Toward Altmetrics and the Curation of Online Profiles
Notice bibliographique
Résumé
Objective – In order to inform a library service related to creating and maintaining online scholarly profiles, we sought to assess the knowledge base and needs of our academic communities. Participants were queried about use, issues, and attitudes toward scholarly profile and altmetric tools, as well as the role librarians could play in assisting with the curation of online reputation. Methods – Semi-structured interviews with 18 scholar-practitioners and 5 graduate students from two mid-sized universities. Results – While all participants had Googled themselves, few were strategic about their online scholarly identity. Participants affirmed the perception that altmetrics can be of value in helping to craft a story of the value of their research and its diverse outputs. When participants had prior knowledge of altmetrics tools, it tended to be very narrow and deep, and perhaps field-specific. Participants identified time as the major barrier to use of scholarly profile and altmetrics tools. Conclusions – Librarians are well-placed to assist scholar-practitioners who wish to curate an online profile or use altmetrics tools. Areas of assistance include: personalized support, establishment of goals, orientation to specific tools, orientation to altmetrics and scholarly promotion landscape, preparing users for potential difficulties, discussing copyright implications, Open Access education, and guidance with packaging content for different venues and audiences.
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 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 | 0,035 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,008 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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.
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 ».