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Enregistrement W4392517143 · doi:10.21083/partnership.v18i2.7537

“We Learned As We Went Like Everyone Else”:

2024· article· en· W4392517143 sur OpenAlexaffvenueabout
Janet Goosney

Notice bibliographique

RevuePartnership The Canadian Journal of Library and Information Practice and Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Administration
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHistoryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global Covid-19 pandemic led to an unprecedented shift in teaching and learning at Canadian universities as campuses closed, in-person classes were suspended, and institutions transitioned to entirely online modes of instruction. This transition included academic libraries, as librarians worked to continue supporting the research and information literacy needs of students during this extraordinary time. In this study, an 18-question survey was distributed to professional librarians at English language and bilingual universities throughout Canada, in order to investigate the experiences of those who were responsible for designing and teaching information literacy between March 2020 and August 2021, the period when most universities were closed to in-person instruction. This research sought to gain insight into the needs and challenges experienced by survey participants as they transitioned to emergency remote teaching (ERT), the strategies they used and supports they received as they navigated the transition, and the of impact of those experiences on their professional and personal lives both during the pandemic, and into the future. The survey findings reveal that, while most librarians in Canada did not have extensive online teaching experience prior to the pandemic, they made significant changes to their instructional practices in order to provide continued information literacy support. While most found this transition to be at least moderately challenging, the majority also report that they have also benefited from these experiences, expanding their instructional repertoire, gaining confidence in their ability to teach online, and acquiring new skills for the future.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesCommunication savante
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,052
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,293 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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