Academic Library Use is Positively Related to a Variety of Educational Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
A Review of: Soria, K. M., Fransen, J., & Nackerud, S. (2017). Beyond books: The extended academic benefits of library use for first-year college students. College & Research Libraries, 78(1), 8-22. https://doi.org/10.5860/crl.78.1.8 Abstract Objectives – To consider the relationship between academic library use and four specific outcomes: academic engagement, engagement in scholarly activities, academic skills development, and grade point average. Design – Hierarchical regression analysis. Setting – A large, public research university in the Midwest US. Subjects – 1,068 non-transfer, first-year students who voluntarily completed the Student Experience in the Research University (SERU) survey. Methods – The SERU survey results were analyzed alongside student data derived from institutional records and 10 library usage variables generated from library systems. Velicer’s minimum average partial (MAP) method was employed to develop a factor analysis. Hierarchical regression analyses measured the relationships between independent variables (demographic characteristics, collegiate experiences, and libraries use) and dependent variables (students’ academic engagement, academic skills, engagement in scholarship, and fall semester grade point average). Main Results – Students’ use of academic libraries was reported to have a positive relationship with all four dependent variables, above and beyond those explained by pre-college and collegiate experiences: academic engagement (R2∆= .130, p < 0.001), academic skills development (R2∆= .025, p < 0.001), fall semester grade point average (R2∆= .018, p < 0.001), and engagement in scholarship (R2∆= .070, p < 0.001). Use of books and web-based library resources had the most positive relationships with academic outcomes; workshop attendance and use of reference services had limited positive relationships with academic outcomes; and use of library computer workstations had no significant effects on academic outcomes. Conclusion – Undergraduate student use of the academic library is positively associated with diverse academic outcomes. Although the explanatory power of library use was relatively low, ranging from 1.8 to 13.0 percent of final variance in the dependent variables, library use is nonetheless reported to contribute significantly to academic outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,788 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».