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Enregistrement W4389944697 · doi:10.33137/cjal-rcbu.v9.40999

Teaching Knowledge Synthesis Methods through Online Research Consultations

2023· article· en· W4389944697 sur OpenAlexaffvenue
Robin Parker, Erna Snelgrove‐Clarke

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Academic Librarianship · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueInnovative Teaching and Learning Methods
Établissements canadiensQueen's UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeEthnographyAutoethnographyFocus groupMedical educationPsychologyPedagogyWork (physics)SociologyMedicineEngineeringSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Requests to meet with academic librarians for support on knowledge synthesis (KS) projects have escalated due to an increasing number of learners embarking on KS projects as part of their course work, along with the recommendation in KS methods guidance to consult with a research librarian to ensure a comprehensive search. While there are program descriptions and evaluations of library-led and other KS methods training for groups or self-directed learning opportunities, little evidence examines the teaching practices of academic librarians in individual KS research consultations. The objective of this research is to explore teaching encounters during online KS research consultations and describe the often invisible aspects of that labour through the findings from an online-mediated, focussed ethnographic study. The study draws on data from focus groups, observations and interviews, as well as autoethnographic sources. We use a sociomaterial lens to analyze the stories in the data and illuminate the complexities of the virtual, synchronous teaching encounter between academic health librarians and learners. We present a composite narrative elaborating on the social, technical, and material elements assembled before, during, and after an online KS methods consultation to emphasize the invisible and affective labour of librarian teaching practices about comprehensive searching and KS methods.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,587
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,008
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 Opus0,421
Tête enseignante GPT0,558
Écart entre enseignants0,137 · 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'étudeSans objet
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'admission2
Résumé présentoui

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