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Enregistrement W3043225519 · doi:10.7710/2162-3309.2335

Showcasing Institutional Research: Curating Library Exhibits to Support Scholarly Communication

2020· article· en· W3043225519 sur OpenAlexaff
Devina Dandar, Jaime Clifton-Ross, Ann Dale, Rosie Croft

Notice bibliographique

RevueJournal of Librarianship and Scholarly Communication · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDigital and Traditional Archives Management
Établissements canadiensRoyal Roads University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarshipScholarly communicationOutreachPromotion (chess)Library scienceDigital scholarshipService (business)Public relationsAcademic libraryBest practiceRelevance (law)SociologyCommunity engagementPolitical scienceComputer sciencePublishingBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION To support faculty in communicating their research outcomes to the academic community and the wider public, the Royal Roads University (RRU) Library established Showcase, a physical venue in the library designed to promote institutional research. While professional literature mainly focuses on the use of library exhibits for outreach and community engagement, more literature is needed on applying museum interpretation practices to the development of library exhibits, and the use of library exhibits for knowledge mobilization of research outcomes and promotion of institutional scholarship to the wider community. DESCRIPTION OF SERVICE This article discusses the Royal Roads University Library’s practices to develop the ‘Showcase’ brand by curating research-based exhibits as a scholarly communication initiative to support institutional research dissemination. It provides a brief description of the Showcase venue and infrastructure. It then describes the processes, challenges, and lessons learned in developing three research exhibits, that is, 1) cultivating faculty partnerships; 2) reformatting academic research to multimedia formats; and 3) integrating technology to showcase scholarship. NEXT STEPS It concludes by outlining the next steps for developing this initiative and the practice of curating academic research exhibits.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,006
Communication savante0,0130,007
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,008

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 Opus0,264
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,035 · 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.

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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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