Mise à jour et évaluation du programme de formation documentaire d’une bibliothèque de santé universitaire
Bibliographic record
Abstract
Introduction : Cet article vise à décrire l’évolution du programme de formation documentaire de la Bibliothèque X de l’Université X par rapport à ce qui a été décrit pour 2011-2012 par « auteur » et coll. [1]. Les formations seront analysées individuellement afin d’évaluer à quel point chacun des fondements du Référentiel de compétences informationnelles en enseignement supérieur de l’ACRL est abordé et d’identifier d’éventuelles lacunes dans sa couverture. Description : Cinq nouvelles formations intégrées aux cursus et deux nouvelles formations libres ont été mises en place. Plusieurs modifications ont été apportées aux formations existantes. Entre autres, l’évaluation des apprentissages se fait maintenant presque totalement en ligne et est plus souvent liée aux travaux de session des étudiants. Résultats : En 2018-2019, le programme comprenait 172 activités totalisant 304 heures et rejoignant 6 651 participants. La formation virtuelle (guides, tutoriels et capsules) est plus développée qu’auparavant. Les fondements 1 (L’autorité est contextuelle) et 5 (La production de savoirs résulte d’échanges) du Référentiel sont les moins abordés. Le fondement 6 (La recherche d’information est une exploration stratégique) est le plus couvert. Exposé : Le programme de formation documentaire est plus intégré aux cursus qu’en 2011-2012, mais une évaluation formelle des apprentissages à long terme et le renforcement des notions apprises lors de plusieurs séances étalées dans le temps sont à envisager. Davantage de formations pourraient être offertes aux étudiants des cycles supérieurs, qui sont particulièrement touchés par les fondements 4 (La recherche savante est une démarche d’investigation) et 5 (La production de savoirs résulte d’échanges).
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 | 0.041 | 0.067 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.041 | 0.011 |
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".