Notice bibliographique
Résumé
Literacy, until recently, was defined as the ability to read printed text and to understand the nuances of both the form and content of that printed text. More recently there has been a focus on subsets of literacy – data literacy, numeracy, visual literacy, media literacy, etc. – that recognizes the means of communicating ideas and facts are not limited to the printed text and that there are multiple means which may be more powerful ways of communicating in our world. In recent years, higher education has been redefining what it means to be educated – from a focus on specific bodies of knowledge, or disciplines, to a focus on developing and mastering skills for varying modes of inquiry. Simultaneously, there has been a growing focus on expanding how students and faculty communicate knowledge – what was once strictly the term paper approach is being replaced by the oral presentation, the poster session, or the artistic response. In a world where ideas are more readily communicated via social media such as YouTube, Instagram, Facebook and Twitter, the ability to accurately assess additional modes of communication is critical. This paper will explore different subsets of literacy, describe a method for developing mastery of those literacies in higher education, and advocate for academic library professionals to become specialists focused on literacies as much, if not more, than on content.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,041 |
| Communication savante | 0,010 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».