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Enregistrement W2465482794 · doi:10.18438/b89d0p

Educating Assessors: Preparing Librarians with Micro and Macro Skills

2016· article· en· W2465482794 sur OpenAlexvenueno aff
Rachel Applegate

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Information Literacy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccreditationMedical educationInformation literacyProfessional developmentNeeds assessmentPsychologyCollection developmentSkills managementLibrary scienceComputer scienceSociologyMedicinePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective – To examine the fit between libraries’ needs for evaluation skills, and library education and professional development opportunities. Many library position descriptions and many areas of library science education focus on professional skills and activities, such as delivering information literacy, designing programs, and managing resources. Only some positions, some parts of positions, and some areas of education specifically address assessment/evaluation skills. The growth of the Library Assessment Conference, the establishment of the ARL-ASSESS listserv, and other evidence indicates that assessment skills are increasingly important. Method – Four bodies of evidence were examined for the prevalence of assessment needs and assessment education: the American Library Association core competencies; job ads from large public and academic libraries; professional development courses and sessions offered by American Library Association (ALA) divisions and state library associations; and course requirements contained in ALA-accredited Masters of Library Science (MLS) programs. Results – While one-third of job postings made some mention of evaluation responsibilities, less than 10% of conference or continuing education offerings addressed assessment skills. In addition, management as a topic is a widespread requirement in MLS programs (78%), while research (58%) and assessment (15%) far less common. Conclusions – Overall, there seems to be more need for assessment/evaluation skills than there are structured offerings to educate people in developing those skills. In addition, roles are changing: some of the most professional-level activities of graduate-degreed librarians involve planning, education, and assessment. MLS students need to understand that these macro skills are essential to leadership, and current librarians need opportunities to add to their skill sets.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,061
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,137

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,061
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,008

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,266 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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