Tough Love: Guiding Student Researchers Toward a Better Future for E‐Books
Notice bibliographique
Résumé
EPUB has emerged as the standard format for e‐books due to its numerous advantages over PDF, including superior accessibility, enhanced navigation, lighter file sizes, optimization for mobile devices, and support for non‐English languages, to name a few. However, there is little understanding of EPUB’s advantages among end users and little appreciation for EPUB’s potential in academic libraries. This paper provides a literature review and perspectives from a publisher, an aggregator, and end users (higher education library) about solutions that drive increased knowledge and use of the EPUB format for e‐books in the academic library. It will summarize the reasons for EPUB’s ascendance among academic publishers, explain how PDF e‐books present barriers to innovation and real problems for accessibility, and argue that the scarcity of EPUB in the academic library is mostly due to a lack of awareness of its benefits. It will give librarians some ideas on how to begin integrating EPUB into research instruction, and ultimately, it will suggest that both librarians and vendors take an active role in shaping the habits and thus demands of their users.
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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 | 0,028 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,014 |
| Communication savante | 0,048 | 0,038 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,017 |
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 ».