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Enregistrement W2890847698 · doi:10.18438/eblip29452

Collaborations between Libraries and Writing/Tutoring Services are Diverse and Provide Opportunities to Support Student Success and Information Literacy Outcomes

2018· article· en· W2890847698 sur OpenAlexvenueno aff
Brittany Richardson

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Information Literacy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipPromotion (chess)LiteracyWriting centerMedical educationInformation literacyInclusion (mineral)PsychologyLibrary sciencePublic relationsComputer sciencePedagogyPolitical scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Review of: Jackson, H. A. (2017). Collaborating for student success: An e-mail survey of U.S. libraries and writing centers. The Journal of Academic Librarianship, 43(4), 281-296. https://doi.org/10.1016/j.acalib.2017.04.005 Abstract Objective – To collect information on the existence and characteristics of collaborative partnerships between libraries and writing centers/writing tutoring services. Design – Email survey questionnaire. Setting – Academic libraries, writing centers, and writing tutoring services at two-year, four-year, and graduate/professional institutions across the United States of America. Subjects – 1,460 librarians, writing center staff, and tutoring services staff. Methods – Subjects were invited to participate based on a “. . . random sampling of 33% of each institutional “Size and Setting” group from the 2010 Carnegie Classification of Institutions of Higher Education” and the availability of contact information for the library or writing center at the randomly sampled institutions (p. 282). Respondents who identified an existing partnership between the library and writing center/tutoring services answered questions regarding collaboration methods, training, and promotion as well as open-ended questions on goals, assessment, ideal relationship qualities, strengths, and weaknesses. In the absence of a known partnership, questions focused on potential for, and ideal methods of, collaboration. Main Results – The survey had a response rate of 13.5%, based on the 197 responses that met the criteria for inclusion in the results. Of the respondents, 117 identified as librarians, 59 as writing center staff, and 21 as tutoring services staff. Respondents were affiliated with institutions in 43 states and the District of Columbia. 65% of respondents reported that a collaborative relationship between the writing center and library existed at their institution. Of those without a known current partnership, 77% believed there was potential for collaboration. Top existing collaborations included instruction (21%), student orientations (16%), appointments (14%), classroom presentations (14%), and writing tutors embedded in the library (14%). Only 35% identified strategic goals for collaborations. Respondents engaged in partnerships highlighted shared space, referrals, a unified focus on student success, and defined roles as top ideal partnership characteristics. Key partnership strengths included teamwork/relationship, focus on student success, and shared goals/knowledge/resources. Common weaknesses included lack of communication, planning, shared space, patron awareness, funding, staff, and collaboration. Conclusion – Diverse collaborations between libraries and writing centers/writing tutoring services exist. These collaborations may provide opportunities to support student success and information literacy outcomes. Based on survey results, the author suggested that improved communication between partners could mitigate identified weaknesses and assist in achieving partnership ideals. Additionally, increased creation and assessment of strategic partnership goals may strengthen communication and planning. Many respondents were interested in shared library and writing center space, an area which requires further research. Ultimately, the author concluded that more investigation is needed to inform best practices for partnerships.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0110,010
Science ouverte0,0020,017
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,296 · 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'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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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