The Athabasca University Library Digital Reading Room: an iPhoneprototype implementation
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The iPhone, with its ability to support various text and multimedia formats, provides a unique opportunity for libraries to open up access to their digital collections. At Athabasca University (AU) researchers have initiated a process for the implementation of the AU Digital Reading Room (DRR). The DRR was one of Canada's first digital libraries to open up access to library materials on mobile devices. The iPhone presently represents the state of the art in mobile computing. With its touch screen, novelty of design, broadband access, visual display and multimedia capabilities, it offers enhanced possibilities for facilitating learning. As a first step in the deployment of any iPhone app, even for testing purposes, AU joined in the iPhone Developer Program. The DRR is an online course reserve repository that provides service both to AU students (providing accessibility) and to the university and its various centres (providing protection). It comprises many digital reading files filled with course readings and other supplementary courserelated content. These are faculty-chosen learning resources, housed in a repository in various formats, including learning objects, e-books, ejournals, audio and video clips, websites and book chapters. The available resources have been organized by course and by lesson for the convenience of students and they provide learners with easy access to course materials via PCs and mobile devices. The DRR currently supports 251 online courses, with links to more than 24,000 online resources. Literature review Waycott and Kukulska-Hulme (2003) focused exclusively on students’ experiences with reading course materials and taking notes using mobile devices. They found that students were able to make notes only with great difficulty. However, this early investigation was conducted using a relatively affordable first-generation mobile device with limited capabilities. According to Clyde (2004), the challenge was ‘to identify the forms of education and training for which Mlearning is particularly appropriate, the potential students who most need it and the best strategies for delivering mobile education’ (46). Lippincott (2008), Cheeseman and Jackson (2009) and Ally et al. (2008; 2009) have all focused on delivering m-library services to the next generation of students, recognizing the social changes being wrought by the ubiquity of mobile devices. Researchers have already begun investigations into the use of iPods (Coombs, 2009), and now of iPhones, in providing library services (Sierra and Wust, 2009).
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,072 | 0,032 |
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 ».