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Enregistrement W7057187248

Growing our Vision Together: A Sustainability Community within the American Library Association

2016· article· en· W7057187248 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarWorks@UMassAmherst (University of Massachusetts Amherst) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMagnetic Field Sensors Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityCitizen journalismDialog boxAction (physics)Call to actionOutreachParticipatory action researchCommunity engagementOrder (exchange)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A rich and colorful tapestry of innovative library practices, services, and engagement emerged in response to the economic, social and environmental dynamics of the 21st century, not least of which the explosion of technology, economic crises, and a growing environmental imperative driven by climate instability. In a world struggling for sustainability, libraries continue to critically evolve in order to celebrate their communities' successes and support them through hardships. Library associations bring together professionals to co-create solutions, share expertise, and bolster resilience through learning and community building. This poster reports on the formation of the American Library Association (ALA) Sustainability Round Table (SustainRT) in 2013, the result of an urgent call to action for a unified effort to address the new millennium's environmental, economic and social sustainability challenges within the library profession in the United States and Canada. This poster identifies the technologies, processes, roles and other factors that led to the founding of SustainRT, as well as providing a vision for the future based on its participatory and inclusive structure. This story offers a practical model, including tools and strategies, for others seeking to engage in dialog and collaboration within the library profession.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0580,017
Communication savante0,0270,019
Science ouverte0,0020,026
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,200 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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