The University of Alaska Anchorage experience
Notice bibliographique
Résumé
In the fall 2005, when two faculty librarians at the University of Alaska Anchorage’s (UAA) Consortium Library realized that three people on the library staff were enrolled in library school, they saw the perfect opportunity to start a discussion group that would benefit both currently employed librarians and students entering the information field. The original three students were enrolled in the MLIS distance program at the University of Washington, working in the Consortium Library, and taking classes part-time. The two faculty librarians had been out of library school for more than ten years by then, so the intent was to organize a forum with an informal, relaxed atmosphere that would be an engaging way to keep up with current curricula, to learn about class projects the students were working on, and to hear about their experiences. While the librarians learned from the students, the students could, in turn, share their new expertise with the library faculty. That was the beginning of what came to be known as FLIP: Future Library and Information Science People.1 Now, nearly seven years later, FLIP is still going strong. What the name stands for has changed slightly—to Future Librarians and Information Professionals—and the membership has expanded to include anyone considering a career as a librarian or enrolling in an MLS or MLIS program. Characterizing FLIP as a “mentoring” program misses the mark, since so much more than just mentoring is happening. Because the benefits go both ways, we prefer the term “un-mentoring” to describe FLIP. Regardless of its definition or description, however, the original purpose remains the same: to provide an informal discussion forum that enriches library school studies with librarian expertise, advice, and insight.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».