A Comparative Analysis of the Use of GitHub by Librarians and Non-Librarians
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,264 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle