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Enregistrement W2949677520 · doi:10.18438/eblip29565

Blind User Experiences of US Academic Libraries can be Improved by More Proactive Reference Service Delivery

2019· article· en· W2949677520 sur OpenAlexvenueno aff
Alisa Howlett

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Accessibility for Disabilities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitationService (business)Independence (probability theory)The InternetComputer sciencePsychologyWorld Wide WebAcademic libraryMedical educationLibrary scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Review of: Mulliken, A. (2017). There is nothing inherently mysterious about assistive technology: A qualitative study about blind user experiences in US academic libraries. Reference & User Services Quarterly, 57(2), 115-126. https://doi.org/10.5860/rusq.57.2.6528 Abstract Objective – To explore blind users’ experiences with academic libraries. Design – Qualitative questionnaire. Setting – Academic libraries within the United States of America. Subjects – 18 individuals who are legally blind, have experience relying on a screen reader to access the internet, and have used an academic library either online or in person within the previous two years. Methods – An open-ended questionnaire was administered via telephone interview. Interviews were recorded, transcribed and analysed using an inductive approach to identify themes using Hill et al.’s (2005) approach. Main Results – The author found seven themes in the interview data: experiences working with reference librarians in person, difficulty with library websites, screen reader use during reference transactions, preferences for independence, using chat, interactions with disability officers, and challenges of working with citation styles. Conclusion – The study concluded that academic libraries and librarians should be more proactive when approaching reference services for blind users. The author offered suggestions for practice about how to improve blind user experiences of academic libraries.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0110,007
Communication savante0,0140,015
Science ouverte0,0020,016
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,003

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2019
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