3D/VR in the Academic Library: Emerging Practices and Trends
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,028 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».