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Enregistrement W2807900916 · doi:10.18438/eblip29291

A Comparative Analysis of the Use of GitHub by Librarians and Non-Librarians

2018· article· en· W2807900916 sur OpenAlexvenueno aff
Mark Eaton

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpen Source Software Innovations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceWorld Wide WebPopularityCode (set theory)Sample (material)Source codeSoftwareSalientInformation retrievalSet (abstract data type)Psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective – GitHub is a popular tool that allows software developers to collaborate and share their code on the web. Librarians have adopted GitHub to support their own work, sharing code in support of their libraries. This paper asks: How does librarians’ use of GitHub compare to that of other users? Methods – To retrieve quantitative data on GitHub users, we queried the GitHub APIs (application programming interfaces). By assembling data on librarians’ use of GitHub, as well as on a comparison group, we provided preliminary comparisons of these two samples. We analyzed and visualized this data across a number of variables to offer salient insights as to how librarians compare to randomly selected GitHub users. Results – Librarians regularly use a more diverse range of programming languages than the comparison group, hinting at a broad range of possible uses of code in libraries. While the librarians’ sample group did not demonstrate statistically significant differences from the comparison group on most measures of activity and popularity, they scored significantly higher in reach and productivity than the comparison group. This could be due to librarians’ greater longevity on GitHub, as well as their greater investment in GitHub as a tool for sharing. Conclusion – Our data suggest that librarians are actively building their libraries with code and sharing the results. While it was unclear whether librarians were more active or popular on GitHub than the comparison group, it was clear that they demonstrated statistically significant outperformance in terms of reach and productivity. To explain these findings, we hypothesized that librarians’ embrace of GitHub is in line with widely held values of “openness” in the library profession.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0130,016
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,236 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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