Notice bibliographique
Résumé
As mobile devices become more prevalent in society, educational and other organizations have started to make their libraries more mobile-friendly to provide flexible service to learners, educators, researchers and the public. As the subtitle of this book, ‘From devices to people’, suggests, the needs and characteristics of users should be kept in mind when designing services for the user. As the use of mobile technologies in libraries increases, the devices and the user interface have to be user-friendly to facilitate seamless access. This can only be done by conducting research on the use of mobile devices in libraries. The chapters in this book are written by librarians from around the world who are experts in their field and who are leaders in the use of mobile technologies in libraries. The chapters present information and best practices that can be used to provide mobile-friendly service to users. The shift for providing mobile library services to users is being driven by many forces. The users today, especially the young generations of users, are comfortable using mobile devices and are using the devices for everyday activities and for socialization. As a result, they will expect to access library materials and services using the mobile devices. There is a shift to digitization around the world, in which learning materials and information are being digitized for access by electronic devices. Textbooks and journals are being digitized for delivery on a variety of technologies, including mobile technologies. The internet is becoming more mobile-friendly and organizations are making their websites mobile-friendly. Big data is being created, which makes interpretation of the data more complex. Massive Open Online Courses (MOOCs) are being delivered to a large number of learners who are from different backgrounds, cultures, locations, academic levels and disciplines. Most importantly, there is an information explosion because of the increasing use of social media, digitization and user-generated information. The information explosion is a challenge to users, since they have to filter a large amount of information to get the correct information they need. Librarians of the future must take the above trends into consideration when developing mobile-friendly services for users who are mobile.
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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,237 | 0,114 |
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 ».