MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3090894632 · doi:10.24036/107340-0934

Pembuatan Video Promosi Perpustakaan di Perpustakaan Universitas Islam Negeri Imam Bonjol Padang

2019· article· en· W3090894632 sur OpenAlexaff
Dinni Fitri, Ardoni Ardoni

Notice bibliographique

RevueIlmu Informasi Perpustakaan dan Kearsipan · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology in Education and Learning
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIslamPromotion (chess)Theme (computing)Scripting languageLibrary scienceComputer scienceWorld Wide WebPolitical scienceHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AbstractIn this paper, it is discussed about Making Library Promotion Videos in Imam Bonjol State Islamic University Library Padang. The purpose of this paper is to describe the stages of making library promotional videos at the Imam Bonjol State Islamic University Library in Padang. This type of research is qualitative with descriptive method. Data collected through observation and interviews with the Head of Imam Bonjol State Islamic University Library Padang. Based on analyzing the data it can be concluded that the steps in making a library promotion video are follows: First, preproduction is the initial stage before the video production process consists of the discovery of ideas which are the theme of production, synopsis, treatment which gives an overview of the production theme, storyboards that describe a series of events, shooting scripts as a guide in the field, production planning, and production preparation. Second, production to realize all the steps in the preproduction stage. Third, post-production is the final stage in video production before it’s ready to be presented.Keywords: videos, promotions, libraries

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,004

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,201 · 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'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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIlmu Informasi Perpustakaan dan KearsipanMême sujetBlockchain Technology in Education and LearningTravaux en français237 207