Building a Regional Library-Led Case Competition: Reflections from Librarians and Vendor Partners
Notice bibliographique
Résumé
Libraries are increasingly involved in supporting and facilitating case competitions, leading to competitions that emphasize decision-making and understanding of a larger ecosystem of information. This paper examines existing literature on the topics of librarian support for case competitions, the growing trend of library-led case competitions, and the expanded role of libraries in support of entrepreneurs, students, and faculty in entrepreneurial programs. The conversation is expanded through a discussion of the Midwest Entrepreneurship Case Competition (MECC), a library-led case competition that prioritized the participation of undergraduate students and grew from a local to a regional event. Vendor engagement, case development, competition format, timeline, and execution are shared and analyzed. Reflections from three stakeholders, including a first-time case competition planner, case competition judge, and vendor partner, enumerate MECC’s benefits to librarianship and student learning, approaches to information literacy, and opportunities for hands-on engagement in the development and marketing of tools. This research demonstrates the value of library-led case competitions as interventions for building transferable business information literacy skills and mechanisms for shaping and furthering collaboration among libraries, librarians, students, and vendors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,062 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,013 |
| Communication savante | 0,021 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».