Information Seeking Behaviors, Attitudes, and Choices of Academic Mathematicians
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Mathematicians in academic institutions utilize a variety of resources and strategies to seek, find, and use scholarly information and news. Using a sample of mathematicians, researchers surveyed 112 students and faculty at four Canadian university institutions to explore self-perceived success rates, resources consulted, databases used, use of social media, and citation management systems. Further, 12 follow-up interviews were completed with mathematicians to better interpret survey results, resulting information-seeking behaviors, choices, strategies, and feelings on keeping up to date with information needs. According to survey results, a minority of mathematicians (12.5 percent) acknowledged that they were successfully keeping up to date. However, a significant number of mathematicians (28.6 percent) indicated that they were unsuccessful and could do better in remaining current with information needs. Co-investigators, using qualitative analyses, identified four emergent themes related to remaining current: (1) The “slower pace of math” pervades all aspects of this discipline;” (2) There are “too many papers – and not enough time” to effectively search, evaluate, and read scholarly papers of interest; (3) Mathematicians collectively acknowledge that they are open to strategies and technologies where they “could do better” keeping up to date; and (4) Mathematicians have divided loyalties using databases when searching for information by means of “MathSciNet in a Google world.” Additional insights document how mathematicians are guided by mathematical peculiarities and discipline-specific practices. This study helps to shed light on opportunities for academic librarians to identify and meet mathematicians’ evolving information needs.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle