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Enregistrement W3215911322 · doi:10.1108/lhtn-04-2021-111

Scientific literacy, librarians and information literacy in the post-truth era

2021· article· en· W3215911322 sur OpenAlexaff
Donna Ellen Frederick

Notice bibliographique

RevueLibrary Hi Tech News · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMisinformation and Its Impacts
Établissements canadiensUniversity of Fredericton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformation literacyOriginalityValue (mathematics)Information sciencePublic relationsIdentity (music)SociologyLibrary sciencePolitical scienceKnowledge managementComputer sciencePedagogySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to challenge librarians to reconceptualize their professional self-image and practice so that it more closely aligns with the information science discipline that is part of the Masters of Library and Information Science degree. Design/methodology/approach This column is primarily theoretical and philosophical but also draws on the author’s observations of trends and patterns in both librarianship and changes in information needs in recent years. Findings Urgent, high-cost information needs created by COVID-19 and climate change coexist in a reality where technological change has made traditional librarian roles and functions less critical. By developing their information science skills and strengthening their professional identity as information scientists, librarians have the opportunity to address the urgent information needs of the day while remaining highly relevant professionals. Practical implications Librarians will need to strengthen their science-related skills and knowledge and begin to promote themselves as information scientists. Social implications Librarians are in a position to make a meaningful contribution to two of the most pressing challenges of the day, climate change and dealing with the COVID-19 pandemic. Originality/value This paper is relevant to all librarians at any stage of their career. It will help them to reflect on both their skillset and career path and to make any needed adjustments so that they can remain relevant in a volatile and demanding information environment.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0080,020
Communication savante0,0230,018
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,263 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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