Putting Assessment into Action: Selected Projects from the First Cohort of the Assessment in Action Grant
Notice bibliographique
Résumé
Jacalyn A. Kremer is a contributing author, "Honor Bound: Assessing Library Interventions into the Complex Problem of Academic Integrity." Book description: Are you new to library assessment? Are you tasked with conducting an assessment project and don't know what methods to use, or which ones are the most effective (or practical)? The methodological issues addressed in Putting Assessment into Action: Selected Projects from the First Cohort of the Assessment in Action Grant (Eric Ackermann) are based on the real world, practical experience of librarians who participated in the first cohort of the assessment in Action project. Unlike many books on this subject, this volume allows the selection of an appropriate assessment method(s) based on the activity or program being assessed without requiring extensive previous knowledge of research design, methods, or statistics. Twenty-seven cases are presented in arenas as varied as assessing fourth year undergraduate learning, first year experience, graduate student information literacy, technology facilities, assessing outreach services and space, and more. Represented are 25 U.S. institutions and two Canadian institutions and a range of types of institutions from doctoral/research universities to baccalaureate/masters granting institutions to a tribal college and a community college. This book is appropriate for professional Library and Information Science collections in all types of libraries and is particularly appropriate for immediate consideration of assessment methods.
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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 | 0,019 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,005 |
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 ».