Grey is the new black: Changing library instruction virtually
Notice bibliographique
Résumé
Searching for grey literature can often be a tricky and overwhelming process, in part because this topic is not always integrated into standard information literacy teaching sessions in post-secondary libraries (Mahood 2014, p.222). Despite the fact that grey literature is not considered scholarly, it is an important source of information for students, researchers and professionals in different areas of study and employment. This topic is often overlooked and not always integrated into standard information literacy teaching sessions in post-secondary libraries. And it should be. As Kingsley suggests, “the role libraries hold within research institutions is changing as the world shifts towards a digital and increasingly open future. This requires a rethink of the types of services and skill sets that are appropriate for an academic library to encompass” and teach (Kingsley, 2020, p.281). While graduate students are well versed in searching for traditional academic literature (e.g., monographs and peer reviewed journal articles), they might be a bit “out of their league” in their ability to find grey literature (e.g., literature published outside of the mainstream academic and commercial publishing sectors). However, grey should be their new black— for example, many masters and doctoral students need to be equally capable of finding the material published by a wide range of researchers if they are to graduate with a robust set of professional skills that can be used in a variety of workplace contexts. Our experience in designing and delivering a grey literature workshop tells us that our instincts are accurate—students are eager to learn these skills and put them to use in either a face-to-face or a virtual classroom.
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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 | 0,030 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,015 |
| Communication savante | 0,027 | 0,038 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,042 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,013 |
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 ».