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Enregistrement W4392500114 · doi:10.21083/partnership.v18i2.7612

CARL Library Impact Framework

2024· article· en· W4392500114 sur OpenAlexaffvenueabout
Mark Robertson

Notice bibliographique

RevuePartnership The Canadian Journal of Library and Information Practice and Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpen Education and E-Learning
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLibrary scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In December 2021, the Canadian Association of Research Libraries (CARL) released the CARL Library Impact Framework (CLIF). While library impact has been a topic of discussion for many years, CLIF offers a new contribution to the dialogue on the demonstration of impact of research libraries. The concept of impact pathways was borrowed from the Federation for the Humanities and Social Sciences report entitled Approaches to Assessing Impacts in the Humanities and Social Sciences. To realize the impact pathways concept, CLIF has adapted a logic model framework. This approach provides users of CLIF with a way to represent a more complete arc of influence of research libraries systematically and visually. By design, CLIF encourages the use of assessment techniques and tools beyond the quantitative data collection and descriptive statistics often used by research libraries. This paper provides an overview of CLIF, its genesis, intent, structure, and possibilities for its application in research libraries.

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0350,026
Études des sciences et des technologies0,0140,015
Communication savante0,0300,016
Science ouverte0,0070,014
Intégrité de la recherche0,0070,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,006

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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