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Enregistrement W7116360332 · doi:10.25810/kn1h-1f97

Putting the ‘I’ Back in BIPOC: Indigenous-Specific Inclusion Initiatives across Academic Libraries in the United States and Canada Dataset

2025· dataset· W7116360332 sur OpenAlexaboutno aff
Kathryn Randall, Katie Sparks, Adrienne VandenBosch, Katerina Allmendinger, Erik Mendoza, Loretta Nicodemus

Notice bibliographique

RevueCU Scholar (University of Colorado Boulder) · 2025
Typedataset
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousInclusion (mineral)Association (psychology)Academic libraryHigher education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dataset examines academic libraries’ resources and services specifically centering Indigenous patrons and Indigenous Knowledge, as well as targeted support for Critical Indigenous Studies (CIS) academic programs at colleges and universities across the United States and Canada. In addition to a comprehensive assessment of Indigenous-specific liaison librarians and libguides, this overview investigates correlations between additional overlapping factors including: Indigenous Studies curricular offerings, institutional land acknowledgements, research output, institutional distinction as Title III Minority Serving Institutions (MSI), and membership in collegiate associations such as the Association of American Universities (AAU), Association of Public and Land-grant Universities (APLU), and National Collegiate Athletics Association Division I Football Bowl Subdivision (NCAA FBS). As a result, this dataset provides multiple points of comparison which serves to outline a more thorough illustration of the academic environments in which college and university libraries operate. Moreover, this constellation of data points serves to demonstrate both the academic libraries concentrating their efforts to support Indigenous members of their respective campus communities, as well as how they align these efforts with broader campus initiatives.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Science ouverte, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Science ouverte, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,405
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,009
Études des sciences et des technologies0,0090,004
Communication savante0,0010,005
Science ouverte0,0090,017
Intégrité de la recherche0,0020,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,244 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2025
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Résumé présentoui

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