Evaluasi Kinerja (Integrated Library Information System) IBRA sebagai Sarana Temu Kembali Informasi di Sekolah Dasar Muhammadiyah Sapen
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
Di era teknologi informasi saat ini, sistem informasi perpustakaan menjadi hal yang sangat penting. Seperti halnya sistem informasi penelusuran informasi (Integrated Library Information System) IBRA yang dapat membantu pemustaka mencari informasi yang dibutuhkan. Penelitian berjudul Evaluasi Kinerja (Integrated Library Information System) IBRA sebagai Sarana Temu Kembali Informasi di SD Muhammadiyah Sapen ini merupakan penelitian kualitatif dengan menggunakan 6 kreteria evaluasi temu kembali informasi menurut Salton dan McGill yang dikutip oleh Chownhulury, yaitu covererage of the collection (Cakupan Koleksi), precesion, Respon Time’s, (rentan waktu), Effort atau upaya pengguna, covererage of the collection ( Cakupan Koleksi), Penyajian data. Hasil penelitian Tingkat keefktifan kinerja IBRA dan proses mengunakan pendekatan subjek dan judul hasil menunujukan bahwa nilai precision memiliki nilai efektif. Sistem tidak menampilkan waktu perolehan data, Sedangkan dalam segi upaya pengguna dalam penggunaan IBRA masih kurang, tidak ditemukannya menu help. Selain itu Tampilan sistem temu kembali perpustakaan SD Muhammadiyah Sapen cukup menarik, sehingga penguna akan merasa senang dan nyaman ketika memggunakan OPAC. Cakupan koleksi yang ditampilkan IBRA cukup lengkap lengkap. Terdapat pdf, tampilan sampul, data bibliografi. Namun belum menampilkan abstrak.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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.
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