While Most Information Literacy Research Is Included in the Fields of Library Science and Education, a Considerable Amount Is Found in Medicine and Health
Notice bibliographique
Résumé
A Review of: Aharony, N. (2010). Information literacy in the professional literature: An exploratory analysis. ASLIB Proceedings: New Information Perspectives, 62(3), 261-282. https://doi.org/10.1108/00012531011046907 Abstract Objective – To describe the published literature on information literacy from 1999-2009. Design – Statistical descriptive analysis and content analysis. Setting – N/A Subjects – 1,970 publications from the Web of Science database. Methods – The Web of Science database was searched using the term “information literacy” in the advanced search under “topic,” and was limited to articles published from 1999-2009. Next, information such as document type, subject areas, authors, source titles, publication years, languages, countries, keywords, and abstracts was collected from each document. A statistical descriptive analysis was conducted using the data. A content analysis was performed on the keywords and abstracts from a sampling of the results. Main Results – Information science/library science and education were the top subject areas of the identified articles, while the third largest subject area was “public, environmental and occupational health.” Nine out of ten journal titles focused on library science, however the journal title containing the second largest number of articles was Patient Education and Counseling. The content analysis revealed that the most common categories for keywords were “miscellaneous,” “health and medicine,” followed by “education.” Conclusion – The results indicated that information literacy research had been published mainly in journals associated with library science and education; however, a considerable amount of literature was published in health and medicine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,004 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».