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Enregistrement W4386350393 · doi:10.33137/ijidi.v7i1/2.39394

Information Justice Institute

2023· article· en· W4386350393 sur OpenAlexfundno aff
Rae‐Anne Montague

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Information Diversity & Inclusion (IJIDI) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Administration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésPublic relationsEconomic JusticeWork (physics)Political sciencePovertyInformation needsSociologyCommunity engagementLibrary scienceEngineeringLawComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Information Justice Institute (IJI) is a project developed at Chicago State University (CSU) in collaboration with community partners. The project brings librarians and community members together to consider key topics and questions to build understanding around critical community needs. This paper reports on two key activities undertaken during the project’s initial phase. First, the preliminary results of a survey launched in 2021 aim to understand the current involvement and potential needs of librarians and other library affiliates in terms of social justice engagement, particularly those related to serving incarcerated people/recently released and their support networks. Second, a webliography developed to support librarians and other community members in growing understanding, strategies, and initiatives to serve diverse populations confronting onerous systemic challenges (e.g., incarceration, poverty, etc.), which are experienced in tandem with limited opportunities for information access and use. The IJI collaboration encouraged dialogue focused on posing questions and grappling with complex issues to grow insights and serve the needs of incarcerated/recently released people and their support networks. This work will likely interest librarians, educators, community leaders, and others working toward justice.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,266
Score d'incertitude au seuil0,890

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0170,002
Communication savante0,0140,005
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0040,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2660,080

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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