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Enregistrement W4410705290 · doi:10.29173/cais1907

Personal and Professional Information Behaviours of Comic and Graphic Novel Librarians in Toronto

2025· article· en· W4410705290 sur OpenAlexaffvenueabout
Arthur Landy

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Annual Conference of CAIS / Actes du congrès annuel de l ACSI · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueComics and Graphic Narratives
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComicsPsychologyVisual artsLibrary scienceArtComputer scienceLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This poster presents findings from a thesis study characterizing the information needs, sources, and behaviours of librarians in the Greater Toronto Area who work with comic and graphic novel collections across academic, school, and special library contexts. This project extends Sonnenwald’s information horizon interview (IHI) methodology, considering how work and leisure contexts influence information behaviours. This poster describes data collection with 11 participants; outlines findings from thematic analysis that identify common information needs and sources; discusses information behaviours within the frame of Hektor’s information activities; and showcases information world maps created by participants. Comprendre le partage d'information des chercheurs-artistes : Thèmes émergents RésuméCette affiche décrit la conception de la recherche et identifie les thèmes émergents d'une étude de thèse en cours, nommée Comprendre le partage d'information des chercheurs-artistes. L'étude doctorale fournira un portrait et une analyse de comment les chercheurs-artistes partagent (ou ne partagent pas) l'information entre eux en explorant les conditions qui encouragent et découragent le partage. Cette étude considère ce que cela signifie de partager et d'être récipient de ce partage, et elle met l'accent sur les aspects moins connus du processus de recherche. Mots-clésPartage d'information; Chercheur artiste; Recherche création

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,390
Score d'incertitude au seuil0,784

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0110,005
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,218 · 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
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
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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