La formation à l’usage de l’information dans les bibliothèques universitaires : contenu et activités
Bibliographic record
Abstract
Comme le fait remarquer l’Association of College and Research Libraries (ACRL), l’abondance de l’information disponible ne rend pas nécessairement les citoyens plus informés (2000a). La mission des universités étant de former des spécialistes de domaines en constante évolution, la formation à l’usage de l’information occupe une place légitime dans cette formation. Cette légitimité est appuyée par le dynamisme de ces formations dans les bibliothèques universitaires ainsi que par les développements récents en France, aux États-Unis et au Québec. Ce dynamisme s’oriente généralement vers l’intégration de la formation à l’usage de l’information aux programmes d’études. Parallèlement, les contenus présentés ont été révisés, élargis. Devenus interdisciplinaires, ils visent maintenant l’autonomie de l’étudiant dans sa propre formation et s’intègrent à la méthodologie de travail intellectuel. À partir de la définition de la formation à l’usage de l’information, cet article aborde les activités classiques de formation ainsi que les outils d’autoformation. Il s’attarde ensuite à l’intégration de la formation à l’usage de l’information dans les programmes d’études ainsi qu’aux contenus présentés aux étudiants.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.011 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.015 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.022 | 0.017 |
| Open science | 0.001 | 0.009 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".