O Brave New Print Collection, That Has Such Data Science Books in It!
Notice bibliographique
Résumé
The field of data science exists at the intersection of several disciplines, including statistics, social science, information science, computer science, and visualization. This can make collection development for data science challenging, but it’s a field that has become increasingly important in industry and academia. Data scientists, and increasingly researchers, academics, and others, work with large amounts of data, complex computation, and data visualization to solve real-world problems. Those working in or studying data science may need to learn new skills and tools to be successful. North Carolina State University (NCSU) recognizes the importance of this growing field, as shown in the establishment of the Data Science Initiative (DSI); courses taught by faculty in computer science, statistics, advanced analytics, and management; and research conducted at interdisciplinary centers and institutes. This poster session will describe how librarians from the Collections & Research Strategy department at NCSU Libraries conducted a project to build a niche data science print collection. Information shared in the poster will include the sources that were used to compile an initial list of books, including recommendations from fellow librarians, a curated GOBI notification, websites, suggested reading lists, and course syllabi. Criteria for narrowing this initial list will be provided. The poster will also show an analysis of how this collection overlaps with more established collection areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».