Re-learning the Commons, From Conceptual Overview to Case Study [Plenary Speaker]
Notice bibliographique
Résumé
The early conceptual description of the Commons model as “a new framework for service delivery in academic libraries” has by now been validated by real-world practical experiences on well over a hundred campuses in Canada, the U.S., Europe, and the Pacific Rim. A few critics over the years have repeatedly predicted that a series of new technologies would “threaten,” “derail,” or “doom” the Commons model (laptops, netbooks, PDA’s, tablets, smartphones, "the cloud" ….each of these, it was claimed in succession, would render the Commons model obsolete, irrelevant, or deserted). Instead, the Learning Commons has shown itself to be a dynamic focal point of organizational adaptation and growth, enthusiastic student use and acceptance, increased collaboration across a spectrum of instructional support and pedagogical incubation, and creative integration of knowledge media and library service delivery.This keynote address begins with an overview of recent assessments from several campuses that reveal these general trends, and then delves into a longer, more detailed Case Study of current exciting development projects at the University of North Carolina, Charlotte, designed to emphasize the role of the LC in enhancing student learning, engagement, retention and success.Donald Beagle, Director of Library Services, Belmont Abbey College, Belmont, NCBarbara Tierney, Head of Research and Information Services for the Information Commons, Department of the J. Murrey Atkins Library, University of North Carolina at Charlotte. Presentation co-written by Donald Beagle and Barbara Tierney. Presented by Barbara Tierney.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,014 |
| Communication savante | 0,013 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».