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Enregistrement W3127210656 · doi:10.29173/iasl7625

Study on the Prospect of Library Resources Utilization Education Based on the Results of Short Thesis Writing Competitions

2021· article· en· W3127210656 sur OpenAlexvenueno aff
Su Mei Cheng, Albert T. Wang, Yuan-Ling Lai

Notice bibliographique

RevueIASL Annual Conference Proceedings · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Information Literacy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReading (process)Christian ministryMathematics educationCompetition (biology)Object (grammar)PsychologyPedagogyMedical educationComputer sciencePolitical scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2004,Taiwan’s Ministry of Education initiated the first Short Thesis Competition for Senior High School Students for the purpose of helping them cultivate reading and researching skills as well as guiding them to make use of library resources and services to do research.Mingdao High School has been practicing a program called “Learning to Learn”, in an attempt to make students, by using various learning strategies, think and learn for themselves so as to adapt themselves to the constantly changing society. To ensure the success of this program, the school library offered courses in short thesis writing, and encouraged students to participate in the island-wide Short Thesis Competitions. To Mingdao High School’s satisfaction, the contestants’ theses were all highly rated.The object of this study is, through an analysis of the results of the short thesis competitions, to understand the efficiency of Mingdao High school’s current education on students’ application of the library’s resources. In addition, we also want to share our experience about how we lead students to write their theses, hoping it will serve as a reference for other senior high schools. The research method this study adopts is called the content-analysis approach. In this paper, the award-winning short theses of the previous years are analyzed, including the types of topics chosen and how reference books are cited. A questionnaire is also used to help us understand how short thesis writing helps students learn.

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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,338
Score d'incertitude au seuil0,421

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,003
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2021
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