Teaching Knowledge Synthesis Methods through Online Research Consultations
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,045 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».