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Enregistrement W4416590732 · doi:10.1080/0194262x.2025.2590020

How Do You Measure Up? A Study of Experience, Confidence, and Expertise by Canadian Academic Librarians Supporting Chemistry Instruction and Research

2025· article· en· W4416590732 sur OpenAlexafffundabout
Kaelan Caspary, April Colosimo, Madeline Gerbig, Ian Gordon

Notice bibliographique

RevueScience & Technology Libraries · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Information Literacy
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcGill UniversityBrock UniversityOntario Tech University
Organismes subventionnairesBrock University
Mots-clésMeasure (data warehouse)Library instructionAcademic libraryHigher education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Academic librarians, as liaison or subject specialists, bring varying disciplinary knowledge and experience to their instruction and research roles. This inquiry invited librarians at public Canadian universities to participate in a survey on how confident they are in providing chemistry instruction and research support. Forty-eight of sixty-four librarians (75 percent) completed the instrument between November 2023 and January 2024. Follow-up focus groups asked the eight participants to comment on the survey results and respond to semi-structured questions. Survey results and focus group transcripts were analyzed for emergent themes: (1) the importance of background, expertise, and experiences; (2) librarians’ confidence levels; (3) the challenge of being stretched too thin with additional responsibilities and tasks; (4) the pervasive influence of artificial intelligence; and (5) strategies to remain current with disciplinary pedagogy, scholarship, and research. This study sheds light on the importance of liaison librarians’ disciplinary and subject knowledge, expertise, and experience when partnering with faculty, staff, and students.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,069
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
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 enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,666

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,069
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0120,012
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,311 · 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.

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
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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