Notice bibliographique
Résumé
Introduction Library marketing expert Nancy Dowd published an article in 2013 titled ‘Social Media: libraries are posting, but is anyone listening?’ (Dowd, 2013). Dowd points out that although the majority of libraries use social media to disseminate information to their communities, many do not keep track of their efforts or claim success in getting followers to interact. With this in mind, libraries that want to create or revitalize their social media presence should consider devising a plan. This chapter presents highlights from a social media case study carried out at the Emily Carr University (ECU) of Art and Design Library in Vancouver, British Columbia. Through the experience of the study, the authors outline ways in which organizations can develop objectives for their social media usage, strategies to increase online presence and interaction with their communities and methods to assess their presence. They also discuss some innovative ways libraries use social media, focusing on the visually rich field of art libraries. Emily Carr University of Art and Design Library: social media case study In spring 2013, the ECU Library made a push to energize and bolster its social media presence and formed a social media committee to support this project (Webb and Laing, 2015, 137–51). The committee met to discuss why social media was being used, what goals would be achieved by its use, who would be responsible for each platform, the type of content that would be posted, and how success would be measured. These were some of the goals set out by the committee: • Raise the online profile of the Library by increasing the number of followers. • Inform users of special events and programming. • Help define the Library's role within the broader university community. • Gain overall support for the Library from the community in general. A social media policy was drafted to reflect the needs of the Library and to provide concise guidelines for staff to follow when representing the Library on its social media platforms. Each committee member took responsibility for a social media platform, posting content and keeping track of metrics and anecdotes of usage.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,010 |
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 ».