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Enregistrement W4296400939 · doi:10.18438/eblip30141

Doing More with a DM: A Survey on Library Social Media Engagement

2022· article· en· W4296400939 sur OpenAlexvenueno aff
Jason Wardell, Katy Kelly

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWeb and Library Services
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial mediaThematic analysisConversationPublic relationsResource (disambiguation)Tracking (education)World Wide WebSociologyQualitative researchLibrary scienceComputer sciencePolitical scienceSocial sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives – This study sought to determine the role social media plays in shaping library services and spaces, and how queries are received, responded to, and tracked differently by different types of libraries. Methods – In April and May of 2021, researchers conducted a nine-question survey (Appendix A) targeted to social media managers across various types of libraries in the United States, soliciting a mix of quantitative and qualitative results on prevalence of social media interactions, perceived changes to services and spaces as a result of those interactions, and how social media messaging fits within the library’s question reporting or tracking workflow. The researchers then extracted a set of thematic codes from the qualitative data to perform further statistical analysis. Results – The survey received 805 responses in total, with response rates varying from question to question. Of these, 362reported receiving a question or suggestion via social media at least once per month, with 247 reporting a frequency of less than once per month. Respondents expressed a wide range of changes to their library services or spaces as a result, including themes of clarification, marketing, reach, restriction, collections, access, service, policy, and collaboration. Responses were garnered from all types of libraries, with public and academic libraries representing the majority. Conclusion – While there remains a disparity in how different types of libraries utilize social media for soliciting questions and suggestions on library services and spaces, those libraries that participate in the social media conversation are using it as a resource to learn more from their patrons and communities and ultimately are better situated to serve their population.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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