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Enregistrement W2917227849 · doi:10.13140/rg.2.2.19944.93449

3D/VR in the Academic Library: Emerging Practices and Trends

2019· article· en· W2917227849 sur OpenAlex

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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAugmented Reality Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTemple UniversityUniversity of OklahomaMcGill UniversityUniversity of California, Santa CruzUniversity of MinnesotaPurdue UniversityUniversity of WyomingUniversity of ConnecticutOhio State UniversityAlfred P. Sloan Foundation
Mots-clésComputer sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This volume, comprising eight chapters from experts in a variety of fields, examines the use of three-dimensional (3D) and virtual reality (VR) technologies in research and teaching, and the library’s vital role in supporting this work. 3D modeling, 3D capture techniques, and VR enable faculty and students to engage with highly detailed 3D data—from cultural heritage artifacts to scientific simulations—in new ways. As 3D and VR projects scale up and move outside of the specialist disciplines where they have existed for decades, many academic libraries are taking the lead in supporting such projects because they are already centers for collaboration, instruction, research, and collection preservation. The volume seeks to prompt greater awareness for library professionals as they develop programs that use 3D and VR technologies and work to integrate changing scholarly demands and conventions with existing library services and policies. Chapters cover 3D content creation, VR visualization and analysis, 3D/VR-based educational deployment, and 3D/VR data curation, providing a snapshot of professional objectives and workflows that have developed around 3D/VR.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,911
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,246 · 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