English Literature Students at Spanish University Have Positive Perceptions Towards but Limited Understanding of Online Resources
Notice bibliographique
Résumé
A Review of: Roig-Marín, A., & Prieto, S. (2021). English literature students' perspectives on digital resources in a Spanish university. Journal of Academic Librarianship, 47(6). https://doi.org/10.1016/j.acalib.2021.102461 Abstract Objective – To assess students’ perception, use, and format preferences of library resources. Design – Online survey questionnaire. Setting – A public university in Spain. Subjects – 134 second-year, third-year, and fourth-year undergraduate English language and literature students. Methods – An anonymous survey was built using Google Forms and shared with eligible participants during March and April 2021. Survey participation was voluntary, although students were encouraged to respond and were provided with class time to do so. Nonetheless, due to the ongoing COVID-19 pandemic at the time of this study, courses were taught in a hybrid (both in-person and online) format and class attendance was not mandatory. The survey consisted of six multiple choice and four open-ended questions, and answers were required for all 10 questions. Main Results – Respondents were mostly satisfied with the available resources in supporting their studies in English literature and culture, with the majority preferring to access resources online (51%) or through both online and print formats (14%). Convenience was the most commonly cited reason for favoring online access, while improved processing and learning were mentioned by those preferring print. A majority of respondents also indicated they have used online resources from either their home university library (72%) or other libraries (55%). Conversely, 29% of the respondents were unable to identify any specific electronic resources. Conclusion – Study results indicate that Spanish undergraduate students majoring in English literature generally have a positive perception of library resources in supporting their studies and prefer online access over print. However, many of these students may also have an incorrect or limited understanding of how to differentiate between library resources, general websites, web search engines, or computer programs.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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.
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 ».