Usability evaluation of Ebrary and OverDrive e-book onlinesystems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The publishing industry's largest growing sector is e-book sales (Macworld, 2004). For example, e-book sales for the first quarter of 2004 in the USA were up 46%, and e-book revenues were up 28% compared to the same quarter in 2003, according to the Open e-book Forum (2004). One sector likely to benefit from this growth is higher education, because the provision of e-books can be seen as a core feature of integrated e-learning strategies and synergies such as managed learning environments (MLEs) and virtual learning environments (JISC, 2003). Although many problems surround the provision of e-books, such as pricing and licensing ambiguity, budget constraints, and content bias towards the American market (Armstrong et al., 2002), e-books are making inroads into academia. Ebooks are being purchased from individual publishers, and aggregators of e-books, such as ebrary, OverDrive and NetLibrary, already established in the USA, are starting to penetrate the UK market. The latter provide integrated solutions for libraries based on remote-access servers that accumulate collections of e-books provided by different publishers. Although some research has been undertaken investigating the use of aggregators in public libraries (Dearnley et al., 2005) little has been done in the academic sector, particularly with respect to the usability of such services.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle