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Enregistrement W4214856368 · doi:10.29173/jchla29499

Book Review - The Culture of Digital Scholarship

2020· article· fr· W4214856368 sur OpenAlexvenueno aff
Cari Merkley

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Health Libraries Association / Journal de l Association de bilbiothèques de la santé du Canada · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWikis in Education and Collaboration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarshipDigital scholarshipSociologyMedia studiesPolitical scienceComputer scienceLibrary scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Like many other academic libraries, my home institution has been reflecting on what role we should play in the changing research ecosystem.The opening of our new Riddell Library and Learning Centre in 2017 changed the services and spaces our campus has come to associate with the Library.On any given day, nursing faculty may be using our new 360 Degree Immersion Studio to simulate a busy emergency room while geography faculty take advantage of our visualization wall to examine satellite imagery up close with their students.As our faculty and students take advantage of these new digital tools and platforms in their research, teaching, and learning, we as librarians wonder if we are doing enough to support this work and what we should focus on going forward.In The Culture of Digital Scholarship in Academic Libraries, editors Robin Chin Roemer and Verletta Kern have drawn together a collection of case studies of how digital scholarship is being defined and operationalized within one academic institution -the University of Washington (UW).All but one of the chapter authors are currently (or were recently) employed by UW Libraries, a sprawling library system with multiple locations, hundreds of employees, and a budget of over 50 million dollars annually [1].Each author approaches the topic through the lens of their particular role within the institution (e.g.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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