Evaluating Bibliographic Referencing Tools for a Polytechnic Environment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective – This paper analyzes the design process for a toolkit for appraising emerging and established bibliographic reference generators and managers for a particular student population. Others looking to adapt or draw from the toolkit to meet the needs of users at their own institutions will benefit from this exploration of how one team developed and streamlined the process of assessment. Methods – The authors implemented an extensive initial evaluation using a checklist and comprehensive rubric to review and select reference tools. This work was guided by a matrix of categories from Marino (2012), Bates (2015), and other literature. As the tools were assessed using the toolkit, the components of the toolkit were evaluated and revised. Toolkit revisions were based on evaluators’ feedback and lessons learned during the testing process. Results – Fifty-three tools were screened using a checklist that reviewed features, including cost and referencing styles. Eighteen tools were thoroughly evaluated using the comprehensive rubric by multiple researchers to minimize bias. From this secondary testing, tools were recommended for use within this environment. Ultimately the process of creating an assessment toolkit allowed the researchers to develop a streamlined process for further testing. The toolkit includes a checklist to reduce the list of potential tools, a rubric for features, a rubric to evaluate qualitative criteria, and an instrument for scoring. Conclusion – User needs and the campus environment are critical considerations for the selection of reference tools. For this project, researchers developed a comprehensive rubric and testing procedure to ensure consistency and validity of data. The streamlined process in turn enabled library staff to provide evidence based recommendations for the most suitable manager or generator to meet the needs of individual programs.
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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 | 0,165 | 0,314 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,016 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».