Chapter 3. Raspberry Pi and Arduino Prototype: Measuring and Displaying Noise Levels to Enhance User Experience in an Academic Library
Notice bibliographique
Résumé
Chapter 3 of Library Technology Reports (vol. 54, no. 1), “Library Spaces and Smart Buildings: Technology, Metrics, and Iterative Design” Problems associated with noise in academic libraries are an ongoing concern for patrons and library administration. Noise disruptions come from numerous sources, including people, cell phones, audio players, and more. Chapter 3 of Library Technology Reports (vol. 54, no. 1), “Library Spaces and Smart Buildings: Technology, Metrics, and Iterative Design,” discusses how other researchers have previously collected data to measure noise levels in academic libraries; what steps they took to reduce noise, including staff monitoring, noise-level zoning, and reducing light levels; and the results of those studies. Janice Yu Chen Kung then shares how she and another librarian at Concordia University’s Webster Library in Montreal, Quebec, Canada, looked into solving noise disruptions at their library by providing real-time and quantitative data on noise levels to inform their users about the noise levels of different areas in the library, thus allowing users to choose the area in the library that best suited their needs. Kung discusses the technology used in their project, how they implemented the prototype, the challenges they encountered during the project, and the next steps.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,005 |
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 ».