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Enregistrement W3035787119 · doi:10.18438/eblip29727

Analysis of Question Type Can Help Inform Chat Staffing Decisions

2020· article· en· W3035787119 sur OpenAlexaffvenueabout
H. Robson MacDonald

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWeb and Library Services
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStaffingCitationService (business)Digital referenceComputer scienceWorld Wide WebChat roomMandateOnline discussionLibrary scienceMedical educationPsychologyMedicineThe InternetPolitical scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Review of: Meert-Williston, D., & Sandieson, R. (2019). Online Chat Reference: Question Type and the Implication for Staffing in a Large Academic Library. The Reference Librarian, 60(1), 51-61. http://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/02763877.2018.1515688 Abstract Objective – Determine the type of online chat questions to help inform staffing decisions for chat reference service considering their library’s service mandate. Design – Content analysis of consortial online chat questions. Setting – Large academic library in Canada. Subjects – Analysis included 2,734 chat question transcripts. Methods – The authors analyzed chat question transcripts from patrons at the institution for the period of time from September 2013 to August 2014. The authors coded transcripts by question type using a coding tool created by the authors. For transcripts that fit more than one question type, the authors chose the most prominent type. Main Results – The authors coded the chat questions as follows: service (51%), reference (25%), citation (9%), technology (7%), and miscellaneous (8%). The majority of service questions were informational, followed by account related questions. Most of the reference chat questions were ready reference with only 16% (4% of the total number of chat questions) being in-depth. After removing miscellaneous questions, those that required a high level of expertise (in-depth reference, instructional, copyright, or citation) equaled 19%. Conclusion – At this institution, one in five chat questions needed a high level of expertise. Library assistants with sufficient expertise could effectively answer circulation and general reference questions. With training they could triage complex questions.

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)0,129
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,370
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 enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,682

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1290,370
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0140,011
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,010
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,006

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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