Notice bibliographique
Résumé
this report provide an important first step in describing users, uses, and impacts from electronic and networked services. The report could not have been completed successfully without the assistance of a number of individuals and organizations. First, the study team wishes to acknowledge the 24 participating member organizations that have supported the project: At each of these libraries, liaisons and other individuals assisted the study team by providing input and suggestions to earlier drafts, by field-testing the statistics and measures, and by attending a number of meetings and discussions regarding the content of the report. We are deeply indebted to these organizations, the directors, the liaisons, and others at those organizations that participated directly in the project. We also want to acknowledge the participation and assistance from a number of data base vendors and providers who participated in various meetings and discussions to help develop operational definitions procedures for these statistics and measures. These include: Academic Press/IDEAL Bell & Howell EBSCO Elsevier/ScienceDirect Gale Group JSTOR Lexis-Nexis netLibrary OCLC/FirstSearch Ovid SilverPlatter University of Alberta Auburn University University of Connecticut University of Illinois-Chicago University of Maryland-College Park University of Nebraska-Lincoln University of Pennsylvania University of Pittsburgh University of Southern California Virginia Polytechnic Institute and State University University of Wisconsin-Madison Library of Congress Arizona State University University of Chicago Cornell University University of Manitoba University of Massachusetts University of Notre Dame Pennsylvania State University Purdue University Texas A&M University University of Western Ontario Yale Univ...
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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 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,390 | 0,242 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».