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Enregistrement W7039027871

Library Trends 29 (3) 1981: Map Librarianship and Map Collections

2008· article· en· W7039027871 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueIllinois Digital Environment for Access to Learning and Scholarship (University of Illinois at Urbana-Champaign) · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLepidoptera: Biology and Taxonomy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSan Diego State University
Mots-clésAssociation (psychology)Authority controlInstitutionThread (computing)Library catalog
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

TOPOGRAPHIC mapping of adequate detail is essential in order to retain the viability of any map collection.The purpose of this paper is to evaluate the efforts of U.S. academic libraries to acquire information in the form of topographic maps.Both published and unpublished data, as well as the results of a questionnaire, will be used to show that the scope of topographic mapping being collected by academic libraries has decreased due to a number of factors.This decrease is seriously affecting the widespread availability of valuable information.Some of the problems which exist can be solved by the library community.Methods can also be employed to bring about better utilization of available funding and resources.For decades, topographic maps have been recognized by their users as a fundamental research tool; however, this tool often has not been given the same consideration or status in libraries as other basic reference works.'It may be that topographic mapping is not appreciated by library administrators because its usefulness is spread among many disciplines.As collection officers know, it is difficult to justify an item if the specific user cannot be identified.Another reason may be a lack of educational emphasis in this country, as opposed to many foreign countries, on the use of mapping as a basic research tool and as a method

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,410

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,014
Études des sciences et des technologies0,0080,007
Communication savante0,0240,017
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1220,042

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,184 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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