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Enregistrement W3148503166 · doi:10.29173/iasl7788

Collecting Data About the Impact of School Libraries on Education, at International Level, in Developing, Emerging and Developed Countries

2021· article· en· W3148503166 sur OpenAlexvenueno aff
Helen Boelens, Henk van Dam

Notice bibliographique

RevueIASL Annual Conference Proceedings · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Methods and Media Use
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScope (computer science)School libraryInternational schoolDeveloping countryLibrary scienceWork (physics)Political scienceMedical educationSociologyPublic relationsPedagogyEngineeringEconomic growthComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes “work in progress”. It outlines attempts being made by the IASL Research SIG, the ENSIL Foundation and the Royal Tropical Institute in Amsterdam to collect consistent data about school libraries in developing, emerging and developed countries, using an international definition of what a school library actually is. During a meeting of the IASL Research SIG on 24 January 2012 it was agreed that a set of simple questions (approx. 10 questions for each group) which could be answered by pupils, teachers, school librarians and school leaders in different countries throughout the world should be developed . Sets of questions are now being reviewed by a selected group of school library practitioners and academics and by a small sub-committee of the Research SIG. Using the agreed sets of questions, preliminary data will then be collected by a number (school) library associations or other affiliated organizations in different parts of the world. Initial progress and results will be presented. It is to be hoped that some (initial) useful data and comparisons will demonstrate the international scope and impact of school libraries to all stakeholders, at international level.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0180,023
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,147
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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