“Feels like you’ve hit the lottery”: Assessing the implementation of a discovery layer tool at Ryerson University
Notice bibliographique
Résumé
The research study was initiated to evaluate and assess the web-scale discovery (WSD) service Summon to coincide with its launch at Ryerson University Library in September 2011. The project utilized a mixed methods sequential explanatory strategy and applied an inductive analysis. Quantitative data was gathered with two online questionannaires, followed by a series of focus groups with students for the qualitative phase. The quantitative phase of the study collected over 6,200 survey responses (21% of the university population), with over 420 students indicating interest in participating in a qualitative follow-up (6.7% of the respondents). The survey data showed that most undergraduate students rated Summon highly in ease of use; however, there was a lower satisfaction with the large quantity of, and relevance of search results. Additionally, partiticpants indicated that they used Summon in conjunction with other research tools, such as Google Scholar. In the qualitative phase, small focus groups consisted of a total of 13 participants, allowed the students to express their experiences with Summon in depth. The study has given insight into the role of Summon in terms of undergraduate information-seeking behaviour. Participant feedback revealed potential improvements for Summon at Ryerson and will be useful to other institutions either using or considering the use of similar products. Overall, the results from the study will help to infom Ryerson Library practice surrounding future direction in reference, instruction, and service promotion.
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 | 0,020 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».