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Enregistrement W4389944543 · doi:10.33137/cjal-rcbu.v9.40867

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2023· article· en· W4389944543 sur OpenAlexaffvenueabout
Navroop Gill

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Academic Librarianship · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Administration
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisInformation literacyWork (physics)Knowledge managementKnowledge sharingSociologyComputer scienceWorld Wide WebQualitative researchEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cultures of sharing and collaboration are essential to supporting instruction practices, yet there is limited literature on how these cultures are successfully cultivated in libraries. In this paper, I explore cultures of sharing and collaboration among instruction librarians in Canadian academic libraries. I report on a series of semi-structured interviews (n=14) I conducted with librarians who support or provide information literacy at their institutions. The interview data was reviewed using a thematic analysis approach (Braun and Clark 2022) and coded in NVivo. I explore the barriers and supports to sharing and collaboration as documented in the interviews. Barriers include a) instructional silos caused by the liaison model; (b) a lack of trust in sharing one’s teaching with colleagues; (c) the lack of prioritizing instruction in institutions; and (d) limited time to engage in collaborative work. The supports for sharing and collaboration include (a) intentionally building personal relationships, (b) developing a structure for sharing, and (c) having dedicated time for collaborative work. Based on these findings, practical ways sharing and collaboration can be cultivated in libraries will be explored.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0170,013
Communication savante0,0120,013
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,012

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,217 · 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.

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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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