Jumping Into The Deep: Imposter Syndrome, Defining Success and the New Librarian
Notice bibliographique
Résumé
This article is adapted from a presentation given at the Ontario Library Association Super Conference, held in Toronto, Ontario, February 1-4, 2017. This presentation brought together 80+ participants, ranging from students to early- and mid-career professionals. The goals of this presentation were to recognize and build a shared understanding of how library and information professionals experience imposter syndrome. Through personal experience and research, ideas of imposter syndrome are explored through the lens of new librarians. This discussion included competition in the job market, burnout rates, and social media. Through experience and research, we aimed to share tips and tools for managing and examining imposter syndrome. Cet article est une adaptation d’une présentation donnée à la Super Conference de l’Ontario Library Association à Toronto, Ontario du 1er au 4 février 2017. Cette présentation a été offerte à un groupe de plus de 80 participants composés d’étudiants ainsi que des professionnels en début et à la mi-carrière. Elle avait comme but de reconnaître et de favoriser une compréhension commune au sein des bibliothécaires et professionnels de l’information vivant le syndrome de l’imposteur. Par le biais d’expériences professionnelles et de la recherche, les idées sur le syndrome de l’imposteur sont examinées du point de vue des nouveaux bibliothécaires. Cette discussion portait sur la compétition sur le marché du travail, les taux d’épuisement professionnel et les médiaux sociaux. Grâce aux expériences et à la recherche, nous voulions partager des stratégies et des outils pour gérer et examiner le syndrome de l’imposteur.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».