Research is a Verb: Exploring a New Information Literacy-Embedded Undergraduate Research Methods Course / Chercher est un verbe: exploration d'une nouvelle forme de maîtrise de l'information - le cours sur les méthodes de recherche intégrées au premier cycle
Bibliographic record
Abstract
Cet article propose une solution potentielle à l'inquiétude générale et de longue date concernant la faculté des étudiants de premier cycle à chercher, écrire et exercer une pensée critique: il s'agit d'un cours sur les méthodes de recherche basé sur l'activité et spécifique à la discipline. L'article explore en détail la conception du cours et montre son efficacité par l'examen des données assemblées dans le cadre d'une recherche-action, comprenant des curriculum vitae de compétences d'étudiants et des entrevues semi-structurées effectuées après le cours. L'article fait état de constatations d'un intérêt particulier pour la communauté des sciences de l'information: la perception par les étudiants de la maîtrise de l'information, la collaboration entre professeurs et bibliothécaires, les curriculum vitae de compétences informationnelles, la relation entre compétences et confiance, et la compréhension normative des étudiants de ce qu'est une expérience d'apprentissage « typique » au premier cycle.
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 | 0.022 | 0.036 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".