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Enregistrement W2973744457 · doi:10.1108/rsr-06-2019-0041

Developing and assessing a graduate student reference service

2019· article· en· W2973744457 sur OpenAlexaff
Robin Canuel, Sandy Hervieux, Veronica Bergsten, Amélie Brault, Rachelle Burke

Notice bibliographique

RevueReference Services Review · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Information Literacy
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGraduate studentsOriginalityMedical educationService (business)Value (mathematics)PsychologyComputer scienceReference modelGraduate educationQualitative researchPedagogySociologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to formally assess the training program received by information studies graduate students and the reference services they provided at a research-intensive university. Design/methodology/approach A qualitative content analysis was used to evaluate if graduate students incorporated the training they received in their provision of reference services. The students’ virtual reference transcripts were coded to identify the level of questions asked, if a reference interview occurred and if different teaching methods were used by the students in their interactions. The in-person reference transactions recorded by the students were coded for the level of questions asked. Findings The main findings demonstrate a low frequency of reference interviews in chat interactions with a presence in only 23 per cent of instances while showing that instructional methods are highly used by graduate student reference assistants and are present in 66 per cent of chat conversations. Originality/value This study is of interest to academic libraries who wish to partner with information studies programs and schools to offer graduate students valuable work experience. It aims to show the value that graduate students can bring to reference services. Furthermore, it highlights the importance of continuously developing training programs and assessing the performance of graduate students working in these roles.

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)0,050
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,087
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0500,087
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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