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Notice bibliographique
Résumé
This article explores the role of academic libraries in supporting immersive technologies for teaching, learning and research, with a focus on initiatives at the library system of Concordia University in Montreal, Québec. It highlights how the library’s state-of-the-art facilities foster learning, research, and interdisciplinary collaboration. Immersive scholarship is defined here as using technologies including extended reality (XR), large-format video, spatial audio, and volumetric video capture. These technologies redefine how digital content is accessed, created, and manipulated. The library supports a broad range of faculty and student activities by promoting user autonomy. The case studies demonstrate how these technologies have been integrated into curricula and research projects, ranging from immersive storytelling to AI-driven interactive art installations. Challenges related to accessibility, usability, and the need for robust support systems are examined through feedback from professors and students, with attention to technical barriers and pedagogical outcomes. By documenting the use of immersive technologies in libraries and universities, this article contributes to the growing body of work that demonstrates how multimedia content finds multiple lives as both art and educational material. It also highlights the craft and expertise developed and required to make immersive technologies accessible. The findings emphasize the potential of libraries to serve as equitable access points for cutting-edge technologies, offering vital support for immersive learning. Through design-thinking methodologies and community building, Concordia Library has created an inclusive, interdisciplinary environment that enhances both traditional and immersive learning experiences. [This article is an expansion of a paper presented at the 52nd annual ARLIS/NA conference held in Pittsburgh, Pennsylvania, in April 2024 as part of the session “Innovation in Action in Academic Libraries: Guided Looking, Immersive Technologies, and Visualization Spaces.”]
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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,018 |
| Communication savante | 0,018 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,004 |
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 ».