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Enregistrement W4410318301 · doi:10.1177/09610006251332613

Virtual and augmented reality in the libraries: Situation analysis, hotspots and new directions

2025· article· en· W4410318301 sur OpenAlexaff
Chidiebube Blossom Williams, Williams E. Nwagwu

Notice bibliographique

RevueJournal of Librarianship and Information Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAugmented Reality Applications
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAugmented realityComputer scienceVirtual realityData scienceHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The integration of Virtual Reality (VR) and Augmented Reality (AR) technologies into library presents a transformative opportunity to enhance user experiences, promote innovative learning, and improve access to information. The purpose of this research is to examine the state of research on the virtual and augmented reality in the library including understanding the hotspots and new research directions. The study was conducted using bibliometrics approach based on data collected from Scopus database. The retrieval yielded 4001 items and covered the period 1973 and 2023. The years 2020–2023 mark the most substantial period of activity. The keywords cluster in four categories namely - technological components and applications, and computational methods, human and social aspects of VR/AR use, and interface and user interaction. The research hotspots are (1) Core Technologies, (2) Applications, and (3) Research Methodologies and Trends while the three emerging areas are - Emerging Technologies and Methods, Class 2: User Interaction and Interface Design, Class 3: Niche Applications in Libraries. The integration of VR and AR into library systems demonstrates their evolution from experimental concepts to practical tools, enhancing user engagement and supporting academic, cultural, and educational functions. The study of VR and AR in libraries reveals a clear trajectory of growth and maturity, with research efforts expanding significantly, particularly after 2000. Advances in technology and evolving user needs—such as remote access demands during the COVID-19 pandemic—have driven innovation, shifting the focus from foundational studies to applied, mature research in library settings.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0210,038
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0200,023
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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