An Action Research Approach helps Develop GIS Programs in Humanities and Social Sciences
Notice bibliographique
Résumé
A Review of: Kong, N., Fosmire, M., & Branch, B. D. (2017). Developing library GIS services for humanities and social science: An action research approach. College & Research Libraries, 78(4), 413-427. http://dx.doi.org/10.5860/crl.78.4.413 Abstract Objective – To develop and improve on geographic information systems (GIS) services for humanities and social sciences using an action research model. Design – Case study. Setting – A public research university serving an annual enrollment of over 41,500 students in the Midwestern United States. Subjects – Faculty members and students in the humanities and social sciences that expressed interest in GIS services. Methods – An action research approach was used which included data collection, analysis, service design, and observation. Interviews with 8 individuals and groups were conducted including 4 faculty members, 3 graduate students, and one research group of faculty and graduate students. Data from interviews and other data including emails and notes from previous GIS meetings were analyzed and coded into thematic areas. This analysis was used to develop an action plan for the library, then the results of the activity were assessed. Main Results – The interviews revealed three thematic areas for library GIS service: research, learning, and outreach. The action plan developed by the authors resulted in increased engagement including active participation in an annual GIS day, attendance at workshops, course-integrated GIS sessions, around 40 consultations on GIS subjects over a two-year period, and increased hits on the Library’s GIS page. Surveys from pre- and post-tests in the workshops increased participants’ spatial awareness skills. Conclusion – Using an action research approach, the authors were able to identify needs and develop a successful model of GIS service for the humanities and social sciences.
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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 | 0,133 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,012 |
| Communication savante | 0,015 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,005 |
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 ».