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Enregistrement W4387245634 · doi:10.32920/24233530.v1

Designing the Diversity of Canadian Libraries: Excerpts from the CARL Inclusion Perspectives Webinar by Racialized Library Colleagues

2023· preprint· en· W4387245634 sur OpenAlexaffabout
Allan Cho, Afra Bolefski, Cecilia Tellis, Lei Jin, Maha Kumaran

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Administration
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of ManitobaOntario Council of University LibrariesUniversity of SaskatchewanUniversity of OttawaRoyal Saskatchewan MuseumUniversity of British ColumbiaLibrary and Archives Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInclusion (mineral)Diversity (politics)Equity (law)Library scienceSociologyRacismAcademic libraryAccreditationPolitical scienceMedia studiesPublic relationsGender studiesLawAnthropologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Five academic librarians from libraries that represent the Canadian Academic Research Libraries (CARL) were invited to share their experiences as racialized librarians. In 2021, the Canadian Academic Research Libraries (CARL) hosted an Inclusion Perspectives Webinar Series, organized by CARL’s Equity, Diversity, and Inclusion Working Group (EDIWG) and the contents of this paper are presentations by these librarians who were invited to speak on systems, structures, and policies needed to dismantle racism; practical strategies to attract and retain racialized library employees; accreditation issues; and provide advice for what Canadian library leaders can start doing immediately.</p>

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,477
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0070,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,005
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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