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Enregistrement W4408566458 · doi:10.18438/eblip30657

Key Insights into Factors that Shape the Ideal EDI Learning Experiences of Canadian Academic Librarians

2025· article· en· W4408566458 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Maria King

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Information Literacy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdeal (ethics)Key (lock)Computer scienceData scienceWorld Wide WebPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Review of: Fitzgibbons, M., & Lei, C. (2024). What is ideal EDI learning for academic librarians? Discovering EDI learning stories through appreciative inquiry. The Journal of Academic Librarianship, 50(5). Article 102908. https://doi.org/10.1016/j.acalib.2024.102908 Objective – To gain insights into academic librarians’ learning about equity, diversity, and inclusion (EDI) to identify ideal learning practices, and to inform the development of EDI learning in academic libraries. Design – Appreciative inquiry-based semi-structured interviews. Setting – Canadian higher education libraries across six provinces. Subjects – 21 academic librarians across a range of professional roles. Methods – Researchers conducted online Zoom interviews, firstly through pilots at two institutions before broadening to any Canadian higher education library, which were then transcribed. The 4-D cycle of appreciative inquiry, a strengths-based approach to change, was used to guide the development of the generative interview questions. The data analysis of the transcripts was underpinned by hermeneutic phenomenology, with interpretations using meaning assigned by participants themselves, and utilized thematic analysis with open coding and constant comparison. Main Results –The authors identified eleven factors under three main categorizations of learning-specific factors, structural factors, and internal factors, which participants attributed to conditions that shape ideal learning experiences. The researchers identified four key insights as a result of their research that added to previous literature on this topic; the importance of personal identity and positionality in shaping learning experiences, the importance of seeing learning in the context of accumulated learning journeys rather than single activities, the dynamics of different types of learning including informal learning and those beyond professional contexts, and lastly that academic institutions themselves shape individuals learning experiences. Conclusion – The authors identified key factors that shape the EDI learning experiences of Canadian academic librarians and shared their learning experiences, which can motivate other groups of librarians to reflect on their own EDI learning journeys and motivations.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,266
Score d'incertitude au seuil0,535

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0070,010
Études des sciences et des technologies0,0170,017
Communication savante0,0150,006
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,262 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2025
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