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Enregistrement W4378555298

Conducting international research in the library and information science field: challenges and approaches

2022· article· en· W4378555298 sur OpenAlexaff
Krystyna K. Matusiak, Kawanna Bright, Debbie Schachter

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Information Literacy
Établissements canadiensLangara College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésField (mathematics)Data scienceLibrary scienceComputer sciencePolitical scienceMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

International comparative research in the library and information science (LIS) field examines the processes and phenomena related to libraries and other information organizations and their users. with a focus on differences and similarities across countries or cultures. International research is challenging due to language barriers, ethical concerns, and the legacy of the colonial research model. This paper presents an international research project undertaken by members of the International Federation of Library Associations (IFLA) Library Theory and Research (LTR) Section which investigated the approaches to teaching research methods in LIS programs worldwide. The paper focuses on the project’s research design, on the research ethical issues and on the collection of multilingual data. It discusses the inherent challenges in conducting international research and outlines the approach to increasing the geographic and linguistic diversity of study respondents. The LTR research team adopted several strategies to recruit participants from multiple countries and collect data in three languages. The recruitment announcements were distributed throughout international and regional mailing lists in multiple languages. The survey instrument was translated from English to Spanish and French, and the interviews were conducted in English and Spanish. The authors also discuss the methodological advantages of mixed-methods design and the benefits and limitations of using surveys and interviews in international research.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCommunication savante
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,387
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,117
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,671
Tête enseignante GPT0,596
Écart entre enseignants0,075 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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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