Kartoitus ammatillisten oppilaitosten kirjastoista ja niiden palveluista
Notice bibliographique
Résumé
Opinnäytetyön tavoitteena oli kartoittaa, montako ammatillisten oppilaitosten kirjastoa Suomesta löytyi, millaisia palveluja ne tarjosivat, sekä oliko niissä työskentelevillä henkilökunnan jäsenillä kirjastoalan koulutustaustoja. Työn tarkoituksena oli saada lisää tietoa ammatillisten oppilaitosten kirjastojen toiminnasta, sillä niiden tutkimus on ollut tähän asti vähäistä. Opinnäytetyössä käsiteltiin myös yleisesti koulukirjastojen merkitystä, yleisten kirjastojen ja ammatillisten oppilaitosten välistä yhteistyötä sekä ammatillisten oppilaitosten kirjastojen roolia. Tutkimusmenetelmä, mitä opinnäytetyössä käytettiin, oli kyselytutkimus. Opinnäytetyön tutkimusprosessi oli määrällistä eli kvantitatiivista tutkimusta, mutta sisälsi kuitenkin myös laadullisen, eli kvalitatiivisen tutkimuksen piirteitä. Tutkimuksen toteuttamista varten luotiin Webropol-kysely, jossa oli kysymyksiä ammatillisten oppilaitoskirjastojen kokoelmista, palveluista, henkilökunnasta ja yhteistyöstä yleisten kirjastojen ja muiden tahojen kanssa. Ammatillisten oppilaitosten kirjastoja löytyi kyselyä edeltävässä kartoituksessa yhteensä 29, ja näille kirjastoille lähetettiin kysely. Vastauksia kyselyyn saatiin yhteensä kahdeksan, ja niistä saatiin selville ammatillisten oppilaitoskirjastojen tarjoavan monipuolisia palveluja opiskelijoille ja henkilökunnalle. Oppilaitoskirjastot vastasivat tarjoavansa kokoelmien lisäksi esimerkiksi tiedonhaun ohjausta ja tietoteknistä neuvontaa, monistusta, laminointia, sekä apua erilaisten kouluissa käytössä olevien tietojärjestelmien kanssa. Selville saatiin myös, että suurimmalla osalla kyselyyn vastanneista kirjastoista on kirjastokoulutuksen omaavaa henkilökuntaa. Vaikka vastaajamäärä jäi kyselyssä vähäiseksi, saatiin kyselytuloksista kuitenkin selville hyvää tietoa ammatillisten oppilaitosten kirjastojen toiminnasta, sekä siitä, miten ne auttavat opiskelijoitaan heidän opiskelu-urillaan. Vain muutama ammatillisten oppilaitosten kirjastoista teki yhteistyötä yleisten kirjastojen kanssa, ja se on selkeä kehittämiskohde.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,018 |
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 ».