TikTok como ferramenta de inovação em serviços de informação em bibliotecas
Notice bibliographique
Résumé
O estudo tem como objetivo analisar o posicionamento digital de algumas bibliotecas na rede social TikTok, observando o uso dessa plataforma como estratégia de inovação em serviços na perspectiva das novas tendências de consumo da informação. Trata-se de uma pesquisa descritiva, de abordagem qualitativa, cujo delineamento do estudo foi dividido em duas fases: pesquisa bibliográfica (levantamento de pesquisas e relatos de experiências sobre o tema) e levantamento dos perfis de bibliotecas na rede social que utilizam a plataforma. Foram analisados cinco perfis: Biblioteca Pública Sierra Madre, Biblioteca Pública de Vancouver, Biblioteca Pública de Iowa, Biblioteca Pública de Dover e a Biblioteca Pública de Calgary. O processo de análise da pesquisa sobre o posicionamento digital desses espaços foi realizado a partir de quatro aspectos: marketing, engajamento, interação com os usuários e produção de conteúdo. Observou-se que essas bibliotecas, aliando seu caráter profissional ao potencial de entretenimento da rede social TikTok, desenvolveram uma relação de interação e de engajamento com os seus usuários, o que gerou maior interesse pelos seus serviços de informação e produtos por meio do marketing digital. Tornaram-se, assim, inovadoras em seu posicionamento digital estratégico, acompanhando as novas tendências de consumo da informação pelos usuários.
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 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 | 0,005 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,007 |
| Communication savante | 0,024 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 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 ».