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Enregistrement W2793887798 · doi:10.1108/rsr-05-2017-0016

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2018· article· en· W2793887798 sur OpenAlexaffabout
Dany Savard

Notice bibliographique

RevueReference Services Review · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Administration
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOriginalityTerminologyValue (mathematics)PerceptionSociologyRelation (database)Focus groupWork (physics)Service (business)Graduate studentsPsychologyMedical educationPedagogyQualitative researchComputer scienceSocial scienceMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This paper aims to investigate upper-undergraduate and graduate students’ perceptions of interdisciplinarity in relation to their information-seeking habits by analyzing their beliefs, rationalizations and preferences around the retrieval, evaluation and use of information sources for interdisciplinary research. Design/methodology/approach This study made use of focus group interviews with 18 student participants enrolled in different academic programs in the humanities and social sciences at a research university in Toronto. Transcript data were analyzed through use of the constant comparison method. Findings Students perceive the classification of library collections as both helpful and problematic in their pursuits of interdisciplinary work. Students believe that knowing how to identify appropriate terminology while navigating scholarly and non-scholarly environments is crucial to their success in interdisciplinary research. Librarians can adjust their service philosophies and research tools to better anticipate the needs of students engaged in interdisciplinary research. Originality/value This paper adds to the literature by providing library practitioners and other interested parties with a unique view of how undergraduate and graduate students contextualize their information needs when undertaking interdisciplinary research work.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,008
Communication savante0,0120,020
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,005

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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