School Library Trends: A Bibliometric and Content Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Today, AASL Twitter is one of the most widely used social media communications among school library practitioners. While scholarly communications in school library is conducted in an array of topics across the field of school library, it is difficult to establish how much of the scholarly communications is exposed to these practitioners. The study included three phases in its design: 1) To conduct a bibliometric analysis to find out the major authors, affiliations, themes and evolution of journals in field of school library, 2) To complete a content analysis of the AASL Twitter social media communications to find out the major participants, affiliations and themes and evolution in AASL Twitter communications, 3) To compare and contrast the major authors and themes of evolution in scholarly communications in the field of school library and AASL Twitter communications. During the years 1905-2018 scholarly communications have gone through various stages including infancy, growth and an upsurge stages. In recent years scholarly communications have been decreasing from the years 2010 to 2018. Trends in themes among scholarly communications and AASL Twitter communications include media, books, reading, Internet, children, literacy, standards, awards, technology, education, public, resources, teachers, students and electronic themes among other results. The trends between scholarly communications in the field of school library and AASL Twitter communications help provide support for future constructive goals among school library professionals.
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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 | 0,008 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,124 | 0,145 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
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 ».