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Enregistrement W2994034775 · doi:10.3991/ijac.v12i3.11170

Deconstructing Paper-Lined Cubicles: Digital Literacy and Information Technology Resources in the Workplace

2019· article· en· W2994034775 sur OpenAlexaff
Amanda Klassen

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Advanced Corporate Learning (iJAC) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKnowledge Management and Sharing
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReading (process)LiteracyDigital literacyInformation literacyWorkstationDigital learningKnowledge baseKnowledge managementComputer scienceComputer literacyMultimediaPedagogyWorld Wide WebPsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p class="0abstract"><strong>—</strong> Drawing on examples from workplace learning, trends in digital literacy needs and information technology-based resources are examined. As many organizations look to digitize learning and knowledge base materials, some employees struggle to integrate new technologies into their work routines, resulting in a re-emergence of paper-based resources. Researchers have linked digital reading preferences and performance to digital literacy [1, 2, 3] suggesting a need to develop advanced digital literacy training in the workplace. Further, there is evidence to suggest that learning and reading retention is lower on digital workstation devices, such as desktop computers [1]. I will argue efforts to digitize learning and knowledge base resources in the workplace needs to be supported by a strategy that demonstrates the value of new technology to employee’s experience, including ongoing digital literacy training and equipping employees with information technology resources that encourage the utilization of digital learning and reading materials. </p>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,718
Score d'incertitude au seuil0,522

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,260 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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