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Enregistrement W3135179369 · doi:10.29173/iasl7474

Growing from Nothing

2021· article· en· W3135179369 sur OpenAlexvenueno aff
Joyce Chen, Li-jen Tseng

Notice bibliographique

RevueIASL Annual Conference Proceedings · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Administration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReading (process)Christian ministryCronbach's alphaPsychologyMathematics educationPedagogyMedical educationSchool libraryLibrary sciencePolitical scienceMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since 2009, Taiwan's Ministry of Education has begun to add the post of teacher librarians in some elementary schools. Teachers who are enthusiastic about reading education become teacher librarians to take charge of managing school libraries and promoting reading after receiving short professional training. This study aims to probe into whether the system is helpful to the management of libraries in elementary schools and to the establishment of reading environment at school. Specifically speaking, this study aims to discuss whether there is any difference in the activities of school libraries and schools' attitudes toward reading between schools with teacher librarians and schools without ones. The study surveyed elementary schools in Taiwan with a questionnaire which was filled out by teacher librarians or general librarians at school. The questionnaire was tested with Cronbach’s α reliability, and a coefficient of 0.975 was obtained, which is considered excellent reliability. 742 copies of the questionnaire were retrieved, and 741 of them were considered valid after the elimination of one with incomplete answers. Among which, 213 copies were from schools with teacher librarians, and the rest 528 copies were from schools without teacher librarians. In addition, the fill rate of schools with teacher librarians reached 80%. The study found that schools with and without teacher librarians had significant differences in library management of their libraries and behavior and attitudes toward reading.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil0,683

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0100,014
Science ouverte0,0020,014
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2040,122

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,258 · 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
GenreAutre

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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